結(jié)合交通流動(dòng)態(tài)特性的短時(shí)交通流量組合預(yù)測(cè)研究的開(kāi)題報(bào)告

結(jié)合交通流動(dòng)態(tài)特性的短時(shí)交通流量組合預(yù)測(cè)研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義隨著人口、城市的快速增長(zhǎng)，交通擁堵問(wèn)題日益突出。而交通流量的變化和預(yù)測(cè)對(duì)于交通管理和規(guī)劃至關(guān)重要。傳統(tǒng)上，短時(shí)交通流量的預(yù)測(cè)主要以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，考慮季節(jié)和天氣的影響，其精度存在很大的局限性。隨著車聯(lián)網(wǎng)、智能交通等新技術(shù)的應(yīng)用，交通流量的預(yù)測(cè)正在朝向?qū)崟r(shí)、精準(zhǔn)的方向發(fā)展。同時(shí)，新技術(shù)也為結(jié)合交通流動(dòng)態(tài)特性的短時(shí)交通流量組合預(yù)測(cè)提供了新的可能。因此，本研究旨在結(jié)合交通流動(dòng)態(tài)特性，以流量時(shí)空關(guān)聯(lián)、交通事件、路段通行能力變化等為預(yù)測(cè)因素，探索短時(shí)交通流量組合預(yù)測(cè)的新方法，為城市交通管理和規(guī)劃提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。二、研究?jī)?nèi)容和方法本研究擬分為以下幾個(gè)階段：1.數(shù)據(jù)采集和清洗。采集城市某些路段的車輛實(shí)時(shí)GPS數(shù)據(jù)，包括車速、位置等信息，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理。2.流量時(shí)空關(guān)聯(lián)分析。運(yùn)用時(shí)間序列模型和空間回歸模型，分析路段間的交通流量時(shí)空關(guān)聯(lián)關(guān)系，如同一時(shí)間段不同路段流量的相關(guān)性、歷史數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前流量的影響程度等。3.交通事件對(duì)短時(shí)流量的影響分析。對(duì)不同類型的交通事件進(jìn)行分類，分析其對(duì)周邊路段流量的影響程度，并建立預(yù)測(cè)模型考慮交通事件的因素。4.路段通行能力變化分析。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，預(yù)測(cè)道路通行能力的變化，包括交通擁堵、路面施工等因素。5.短時(shí)交通流量組合預(yù)測(cè)分析?；谝陨戏治鼋Y(jié)果，建立短時(shí)交通流量組合預(yù)測(cè)模型，對(duì)城市某些路段的短時(shí)流量進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。三、研究預(yù)期成果本研究主要預(yù)期成果包括：1.建立基于交通流動(dòng)態(tài)特性的短時(shí)交通流量組合預(yù)測(cè)模型，提高預(yù)測(cè)精度。2.分析交通事件、路段通行能力等因素對(duì)短時(shí)流量的影響，提高流量預(yù)測(cè)精度。3.為城市交通管理和規(guī)劃提供新的數(shù)據(jù)支持，有助于解決交通擁堵問(wèn)題，提高城市交通運(yùn)行效率。四、研究計(jì)劃和進(jìn)度安排本研究計(jì)劃于2022年開(kāi)始，預(yù)計(jì)用時(shí)2年。具體計(jì)劃和進(jìn)度安排如下：1.2022年10月-2023年6月：數(shù)據(jù)采集和清洗，流量時(shí)空關(guān)聯(lián)分析。2.2023年7月-2024年3月：交通事件對(duì)短時(shí)流量的影響分析，路段通行能力變化分析。3.2024年4月-2024年10月：短時(shí)交通流量組合預(yù)測(cè)分析，撰寫畢業(yè)論文。五、參考文獻(xiàn)1.馬承奎，李秋霞.交通流量短時(shí)預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用[J].物流技術(shù),2017(1):35-38.2.丁磊.城市交通流量預(yù)測(cè)模型研究綜述[J].交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào),2013,13(6):1-7.3.孫春秀，袁樂(lè).基于時(shí)間序列和BP算法的交通流量預(yù)測(cè)研究[J].現(xiàn)代交通技術(shù),2016,15(5):97-99.4.許榮州，沈智勇.基于GPS數(shù)據(jù)的城市交通流量時(shí)空預(yù)測(cè)研究[J].地理與地理信息科學(xué),2015,31(5)