基于帝国竞争算法的短时交通流预测研究开题报告

1. 研究目的

本研究旨在探索一种基于帝国竞争算法（imperialistcompetitivealgorithm，ica）的短时交通流预测新方法，nhằm提高短时交通流预测的精度和效率。

具体而言，本研究希望通过以下几个方面实现研究目标：
1.分析短时交通流特性:深入研究短时交通流数据自身的特点，例如非线性、时变性、随机波动性等，为模型构建提供理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合的研究方法，以理论分析为基础，结合实验验证，逐步开展研究工作。

1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解短时交通流预测的研究现状、现有方法的优缺点以及帝国竞争算法的原理和应用。

2.数据收集与分析阶段：收集真实的交通流数据，并对数据进行预处理，例如数据清洗、缺失值处理、数据标准化等，为模型构建做好准备。

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.方法创新:将帝国竞争算法应用于短时交通流预测，提出一种基于ica的预测模型构建方法，为解决交通流预测问题提供了一种新的思路。

2.模型构建:设计合理的预测模型框架，将ica算法与其他预测方法相结合，以提高模型的预测精度和效率。

3.实验验证:利用真实的交通流数据集对所构建的模型进行验证，并与其他常用的预测模型进行比较，验证模型的有效性和优越性。

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,王殿海,李娜,等.基于深度学习的短时交通流预测方法综述[j].公路交通科技,2020,37(12):110-119,130.

2.周俊,张晓丽,王涛.基于ceemdan-ica-lstm的短时交通流预测[j].交通运输工程与信息学报,2022,20(01):100-108.

3.刘畅,王笑京,段征宇,等.考虑周期特性和多因素耦合的短时交通流预测[j].交通信息与安全,2021,39(03):107-114.