基于函数型数据分析方法的道路交通流量聚类和预测研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加快和机动车保有量的持续增长，城市道路交通拥堵问题日益严峻，对人们的出行效率、生活质量以及城市的可持续发展产生了负面影响。

因此，准确预测道路交通流量，对交通管理部门制定有效的交通控制策略、缓解交通拥堵、提高道路通行能力具有重要的现实意义。

传统的交通流量预测方法通常将交通流量视为离散的时间序列数据，忽略了其潜在的函数型特征。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，函数型数据分析方法在交通流量预测领域逐渐引起学者们的关注，并取得了一定的研究成果，但总体上仍处于起步阶段。

1. 国内研究现状

国内学者在交通流量预测领域的研究主要集中于时间序列分析、机器学习等方法。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以函数型数据分析方法为基础，结合道路交通流量数据特点，构建基于函数型数据的道路交通流量聚类和预测模型。

1. 主要内容

1.交通流量数据的函数型表示:将离散的交通流量数据转换为连续的函数型数据，并进行数据预处理，以满足函数型数据分析方法的要求。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与案例研究相结合的方法，以函数型数据分析理论为指导，利用实际道路交通流量数据，构建基于函数型数据的道路交通流量聚类和预测模型，并对模型的有效性进行验证和分析。

具体步骤如下：
1.数据收集与预处理:收集道路交通流量数据，并对数据进行清洗、筛选、插值等预处理，将其转换为函数型数据格式。

2.函数型数据分析:利用函数型主成分分析方法对交通流量数据进行降维，提取主要特征，并利用函数型聚类分析方法对交通流量进行模式识别。

5. 研究的创新点

1.将函数型数据分析方法引入道路交通流量预测领域，为交通流量预测提供新的研究思路和方法。

2.结合交通流量数据特点，构建基于函数型数据的交通流量聚类和预测模型，提高交通流量预测的准确性和可靠性。

3.利用实际道路交通流量数据对所构建的模型进行验证，并对结果进行分析和讨论，以期为交通管理部门提供决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李欣然,吴迪,王刚,等.基于深度学习的城市道路短期交通流量预测[j].交通运输系统工程与信息,2021,21(05):126-133.

2.李文勇,王建平,孙剑.基于时空特征融合的城市道路交通流量预测[j].东南大学学报(自然科学版),2021,51(04):761-768.

3.张兰青,李龙澍,段征宇.考虑多源数据融合的城市道路交通状态时空预测[j].东南大学学报(自然科学版),2021,51(04):824-832.