基于神经网络算法的城市道路交通流量预测模型研究开题报告
2020-06-07 21:30:21
1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)
文 献 综 述 1. 课题背景和意义 随着社会经济、商业、科学等领域的发展和城市化进程的逐步加快,道路拥堵情况变得越来越严峻,给人们的出行带来了很多不便。
道路交通严重拥堵、交通事故率增加以及交通效率低引起的资源浪费已经成为全球各城市发展面临的共同问题。
目前,我国的交通存在以下几个主要问题:(1)机动车数量增长迅速,道路容量不足;(2)公共交通缩减,出行结构不合理;(3)出行不文明情况给交通带来了负担。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一. 本课题要研究或解决的问题 通过大量历史交通流数据分析,可以得出交通流重要特点主要是周期性、高度非线性和不确定性。
而神经网络算法是一种对随机和非线性数据有良好预测能力的方法,具有很好的容错性与自学习性,但也有容易局部最优化等缺点。
本课题需要解决的问题如下: (1) 分析交通流的基本概念、交通流预测的数据采集和预处理方法,研究多种交通流预测模型的优缺点。
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