基于深度学习的交通流预测方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加速和交通基础设施的不断完善，城市交通流量呈现出快速增长的趋势。

准确预测交通流量对于交通管理、拥堵缓解和交通安全至关重要。

传统的交通流预测方法，如统计模型和机器学习方法，往往难以捕捉复杂的交通模式和非线性关系。

2. 本选题国内外研究状况综述

交通流预测一直是交通领域的研究热点，近年来，深度学习技术在交通流预测中的应用引起了国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在基于深度学习的交通流预测方面取得了一系列进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括：

1. 主要内容

1.交通流预测问题概述:介绍交通流预测问题的背景、意义和研究现状，以及深度学习在交通流预测中的应用。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献综述:系统梳理国内外关于交通流预测和深度学习的文献，了解最新的研究进展和技术发展趋势，为研究奠定理论基础。

2.数据收集与处理:收集交通流数据，并对其进行清洗、去噪、标准化等处理，以提高数据质量。

3.模型构建:基于深度学习技术，构建交通流预测模型，并对其进行训练和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型创新:本研究将探索新的深度学习模型结构或改进现有模型，以提高交通流预测的精度和效率。

2.特征融合:本研究将尝试融合多种交通流特征，如时间特征、空间特征、天气特征等，以构建更全面的预测模型。

3.多源数据:本研究将尝试利用多源数据，如交通流数据、天气数据、事件数据等，以提高预测模型的鲁棒性和泛化能力。

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.李孟良,王晓丹,史忠科.基于深度学习的交通流预测方法综述[j].计算机科学,2020,47(11):1-10.

2.张晓东,李瑞,王飞跃.基于深度学习的交通流预测研究进展[j].计算机学报,2019,42(10):2225-2249.

3.刘辉,刘小明,吴建军.基于深度学习的短期交通流预测方法研究[j].交通运输系统工程与信息,2018,18(02):122-128.