基于数据挖掘的短时交通流预测模型及应用研究的任务书.docx

基于数据挖掘的短时交通流预测模型及应用研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着城市化的发展和人口的不断增加，交通流量日益增大，交通拥堵已成为很多城市面临的共同问题，特别是在高峰时段交通出行问题已经成为制约城市发展和人们生活的重要问题。因此，如何进行准确、快速的交通流预测，成为应对城市交通拥堵的重要方向之一。利用数据挖掘技术开发交通流预测模型，可以快速、准确地预测交通流量，在交通管理、交通规划、出行指引等方面具有广泛应用前景。
二、研究目标
本研究旨在通过数据挖掘技术研发一种基于交通数据的短时交通流预测模型，实现对城市交通流量的精准、快速预测，并在实际场景中进行应用验证。
三、主要研究内容
1.调研交通流预测相关技术和方法，了解国内外研究现状和发展趋势；
2.设计合理的交通数据采集方案，包括采集数据的类型、时间范围、频次等；
3.通过数据处理技术对采集到的数据进行清洗、归一化等处理；
4.通过数据挖掘技术挖掘出交通数据中的规律和特征，并建立交通流预测模型；
5.验证和评估交通流预测模型的准确性和可用性，探索交通数据在应用场景中的价值。
四、研究任务
1.收集交通流量相关数据并进行预处理；
2.综合运用数据挖掘相关技术，深入探索交通数据中蕴含的规律和特征，建立短时交通流预测模型；
3.利用实时交通数据对建立的模型进行验证和测试，检验模型的准确性和可用性；
4.对交通流预测模型进行分析，总结研究成果，撰写相关论文和技术报告，参与国内外学术交流。
五、研究成果要求
要求取得如下研究成果：
1.在交通数据采集、预处理、模型建立和应用验证等方面具有独立思考和创新能力；
2.提出可行的交通流预测方案和模型，并通过实验证明其准确性和可用性；
3.在学术会议、期刊等指定刊物上发表相关学术论文，并详细描述模型设计、实验结果和应用情况等内容。
六、研究时间
本研究时间为12个月。
七、研究经费
本项目经费总计30万元，其中包括人员费用、设备费用、材料费用、差旅费用等。
八、研究团队和任务分配
该研究由一名主持人、两名副研究员、两名博士后以及由两名本科生和一名硕士生组成的研究团队完成。主持人负责项目整体规划、选择重点研究方向和派遣研究人员完成相关任务。副研究员负责研究方案的设计、实验环节的supervising以及写作相关的研究进展。博士后负责论文撰写、学术交流和研究成果的推广。本科生和硕士生负责数据采集和数据处理等实验性任务。
九、研究成果应用
本研究成果可应用于城市交通管理、交通规划、出行指引等方面，具有良好的社会和经济效益。同时，研究过程中所采用的数据挖掘方法和技术也具有一定的学术价值，可以为相关领域的研究提供借鉴和参考。