基于K近邻非参数回归方法的短时交通流预测的任务书.docx

基于K近邻非参数回归方法的短时交通流预测的任务书
任务书
题目：基于K近邻非参数回归方法的短时交通流预测
任务背景：
随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益成为人们生活中不可忽视的问题，解决城市交通拥堵问题的有效手段之一便是交通流预测。其中，短时交通流预测是指在当前时刻，根据历史数据对接下来若干时间内的交通流量进行预测，其应用范围涉及交通规划、交通管理、交通安全等多个领域。传统的短时交通流预测方法主要包括传统回归、ARIMA等模型，这些模型在解决短时交通流预测问题时存在诸如模型复杂度高、存在模型偏差等问题。因此，采用机器学习中的K近邻非参数回归方法，在交通流量预测问题中具有重要的应用价值。
任务目标：
本次任务旨在通过K近邻非参数回归方法，实现对交通流量的短时预测，使得交通管理部门可以更好地把握交通流量状况，提前做好交通控制和交通安全工作。因此，本文研究旨在实现以下目标：
1.深入理解K近邻非参数回归方法的原理与运作机理，熟悉常规的聚类算法模型和相关的机器学习算法模型。
2.掌握K近邻非参数回归方法，学会使用该方法进行交通流量预测，能够合理调整参数使得模型具有更好的拟合度和预测能力。
3.研究和分析该方法应用于短时交通流预测的优缺点，探讨该方法在交通流预测中的适用性和实用性。
任务内容与计划：
本次任务预计分为以下几个阶段：
1.文献综述（1周）
首先将对机器学习、非参数回归等相关领域的研究历史、现状以及K近邻非参数回归方法的原理和运作机理进行深入学习和探讨，了解其在交通流量预测等领域的应用现状。然后选取相关文献进行固定题材的研究，评估和分析K近邻非参数回归方法在交通流量预测方面的应用优越性。
2.数据收集与清洗（2周）
借助交通控制中心的交通流量数据，进行数据收集和整理，提取有效的特征以及排除一部分错误和离群点，构建能够适用于K近邻算法的数据集。
3.算法实现（2周）
根据数据分析和处理结果，构建K近邻非参数回归算法模型，进行调参和优化，然后利用构建好的模型进行交通流量预测。优化过程主要包括调整K值、权重函数和距离测量方式等等。
4.模型分析与评价（1周）
采用MAE、RMSE、MAPE等指标对构建好的K近邻非参数回归模型进行评价和分析，分析模型的优点与缺陷，并讨论如何进一步提高模型的准确性和鲁棒性。
5.论文撰写和答辩（3周）
根据任务完成的相关研究成果，撰写一篇包含计划、方法、实现、结果、分析和总结的论文。最后根据论文进行掌握，准备答辩相关内容。
总结：
本次短时交通流预测任务，将通过对K近邻非参数回归方法的深入学习和算法实现，构建模型对交通流量进行预测并对模型进行评价和分析，以期达到对短时交通流预测问题的更好解决。