基于小波神经网络和GIS的短时交通流预测及路径规划开题报告

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，城市交通拥堵问题日益严峻，对人们的出行效率和生活质量造成负面影响。

准确预测短时交通流，并在此基础上进行合理的路径规划，对于缓解交通拥堵、提高道路利用率、保障出行安全具有重要意义。

本研究将小波神经网络和gis技术应用于短时交通流预测及路径规划，旨在构建更加准确、可靠的预测模型，并结合实时交通状况为出行者提供优化的路径选择方案。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，短时交通流预测和路径规划已成为智能交通系统(its)研究的热点领域，国内外学者在相关理论、方法和应用方面取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在短时交通流预测方面，主要集中于预测模型和算法的改进。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要内容为：1.短时交通流特性分析：分析短时交通流数据的特点，包括数据的非线性、非平稳性、周期性、趋势性等，为后续模型的构建提供依据。

2.小波神经网络构建：针对短时交通流数据特点，选择合适的小波基函数对交通流数据进行分解和重构，提取交通流数据的多尺度特征，并利用bp神经网络构建短时交通流预测模型。

3.gis路网数据处理：利用gis软件对路网数据进行处理，构建交通路网模型，并结合预测的交通流数据，为路径规划提供基础数据支持。

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、理论研究与实际应用相结合的研究方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研和资料收集：查阅国内外相关文献，了解短时交通流预测和路径规划领域的研究现状、发展趋势以及最新研究成果，收集研究所需的交通流数据、路网数据等。

2.短时交通流预测模型构建：分析短时交通流数据的特点，选择合适的小波基函数对交通流数据进行分解和重构，提取交通流数据的多尺度特征。

利用bp神经网络构建短时交通流预测模型，并利用收集到的交通流数据对模型进行训练和优化，不断调整模型参数，提高模型的预测精度和泛化能力。

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.模型构建方面：将小波神经网络应用于短时交通流预测，利用小波分析的多尺度特性提取交通流数据的深层特征，并结合bp神经网络的非线性拟合能力，构建更加准确、鲁棒的预测模型。

2.算法改进方面：针对传统路径规划算法的不足，结合实时交通流预测结果，对dijkstra算法、a算法等进行改进，例如引入动态权重、考虑交通拥堵等因素，以提高路径规划的效率和准确性，使其更符合实际交通状况。

3.系统集成方面：将短时交通流预测模型和路径规划算法进行有机结合，开发集预测、规划、展示于一体的智能交通系统，为交通管理部门和出行者提供更加便捷、高效的决策支持。

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. 李凯,张毅,徐志强,等. 基于深度学习的短时交通流预测方法综述[j]. 交通运输系统工程与信息,2020,20(03):1-10.

2. 刘天亮,范建华,郭继峰. 基于深度学习的短时交通流预测研究进展[j]. 计算机应用研究,2019,36(05):1281-1287.

3. 孙剑,张维,刘洋. 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,2019,36(01):115-122 131.