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面向移动感知数据的交通状态预测方法研究的任务书
一、任务概述
本次任务是面向移动感知数据的交通状态预测方法研究，旨在研究并设计一种能够准确预测城市交通状态的方法，以提高交通管理效率，降低交通拥堵程度，改善城市居民的出行体验。
本次任务的研究内容主要涉及以下三个方面：
1.移动感知数据采集：通过手机APP、GPS、车载传感器等方式，进行城市车辆信息、人流信息、道路状态信息等数据采集，为交通状态预测提供依据。
2.交通状态特征提取：基于采集到的移动感知数据，分析城市交通状态的特征，如车辆密度、速度、道路通行情况等，提取交通状态的关键特征，为交通状态预测建立切实可行的模型提供依据。
3.交通状态预测模型的建立与优化：借助机器学习、深度学习、数据挖掘等技术，建立可靠的交通状态预测模型，对模型进行优化，提高预测准确度和精度。
本次任务的成果将得到应用，成为城市交通管理和智能交通领域的一项重要创新，为城市居民的出行带来实际的便捷和贡献。任务完成后的交付物包括研究报告、数据处理代码、交通状态预测模型和可视化结果等。
二、任务技术要求
1.移动感知数据采集：要求熟悉移动感知数据采集技术，掌握手机APP、GPS、车载传感器等方式进行数据采集的方法和流程，把握数据的精度和准确性。
2.交通状态特征提取：要求熟悉数据预处理和特征提取技术，能够对采集到的移动感知数据进行分析，提取交通状态的关键特征。
3.交通状态预测模型：要求熟练使用机器学习、深度学习、数据挖掘等技术，建立可靠的交通状态预测模型，并对模型进行优化，提高预测准确度和精度。
4.技术选型：要求结合所预测的交通状态、交通流量等数据特征，考虑使用非线性建模方法，如人工神经网络、支持向量机等，发挥模型的预测能力。
5.数据可视化：要求熟练掌握图表绘制工具和可视化技术，将预测结果进行可视化呈现，增强数据表达和分析的可视性。
三、任务时间和工作要求
1.任务起止时间：本次任务的预计起止时间为一个月。
2.任务分工和工作要求：团队成员分配如下：
(1)采集数据负责人负责数据采集方案设计与执行、数据处理和特征提取；
(2)预测模型设计及优化负责人负责模型设计和建立、模型优化、结果分析等工作；
(3)报告撰写负责人负责相关文献和实验数据的收集及整理、撰写相关报告和交流材料。
3.任务成果要求：团队需要完成附加任务书所描述的技术要求，同时在任务的过程中体现高效协作、交流沟通的精神。任务完成后需要提交完整的技术报告、代码和预测结果，并通过论文、海报等形式将研究成果呈现出来。
四、任务结论
本次任务的结论将对城市交通管理和智能交通领域的发展提供实际的帮助和贡献。通过此次任务的研究，可以优化城市交通管理、降低交通拥堵程度，同时让城市居民的出行变得更加便捷和舒适。