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机会约束交通流量分配模型的任务书
一、任务背景
随着城市化进程的加快和人口增长，城市交通拥堵、交通事故频繁等问题日益突出。如何提高交通效率，缓解交通拥堵，降低交通事故概率，成为了交通技术领域关注的焦点问题。传统的交通流量分配模型无法完全适应复杂的城市道路交通状况，需要进一步完善。其中，机会约束交通流量分配模型在城市交通管理中占有重要地位。本次任务旨在了解机会约束交通流量分配模型的原理、应用和研究进展，并进行实践模拟。
二、任务目标
1.了解机会约束交通流量分配模型的原理、应用和研究进展。
2.搜集相关数据，进行实践模拟，验证机会约束交通流量分配模型的有效性。
3.探讨机会约束交通流量分配模型在城市交通管理中的实际应用价值。
三、任务内容
1.学习机会约束交通流量分配模型的原理，包括机会约束交通流量分配模型的定义、模型中各个因素的含义、构建模型的流程等。
2.掌握机会约束交通流量分配模型的应用方法，包括如何采集道路交通数据、如何建立交通流量分配模型。
3.阅读近期关于机会约束交通流量分配模型的相关论文，了解该领域的研究进展和未来发展趋势。
4.在MATLAB等工具环境下进行模拟实验，验证机会约束交通流量分配模型的有效性。并分析实验结果，考察模型的精确度和应用价值。
5.撰写任务报告，具体内容如下：
（1）任务目的和重要性分析。
（2）机会约束交通流量分配模型的定义和原理。
（3）机会约束交通流量分配模型应用的流程和方法。
（4）案例分析，包括实验数据的采集、处理、分析和实验结果的展示。
（5）机会约束交通流量分配模型在城市交通管理中的实际应用价值的探讨。
四、任务时间
本次任务周期为一个月，具体时间如下：
第一周：学习机会约束交通流量分配模型的原理和方法。
第二周：阅读相关论文，搜集数据。
第三周：运用MATLAB等工具进行模拟实验。
第四周：撰写任务报告，并进行答辩。
五、任务成果
1.任务报告一份，不少于12000字，内容包含目的、原理、方法、实验结果及评析等。
2.演示PPT一份，用于答辩时呈现实验结果。
3.完整的数据处理程序。
六、参考文献
1.Chen,S.,Li,X.,&Hu,L.(2019).Optimizingdynamictrafficflowwithprobabilitymodels.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,107,63-78.
2.Jin,P.,Zong,Y.,&Liu,B.(2019).Stochasticmodelingandcontrolofurbantrafficflowbasedonthebinomial-possioncalibration.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,20(2),544-553.
3.Chen,Y.&Zheng,S.(2018).Atwo-stagecruising-optimizationmodelfortaxidispatchingunderstochasticdemand.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,93,295-312.