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交通运输需求的持续增长，城市交通拥堵问题日益严峻，对人们的出行效率、生活质量和城市的可持续发展带来了诸多挑战。

准确预测短时交通流并进行合理的路径规划，对于缓解交通拥堵、提高道路通行能力、保障交通安全具有重要意义。

本选题旨在研究基于小波神经网络和gis的短时交通流预测及路径规划方法，利用小波神经网络强大的非线性拟合能力捕捉交通流数据的复杂特征，结合gis的空间分析和路径规划功能，构建智能化交通流预测和路径规划系统。

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交通领域的研究热点，国内外学者在相关领域展开了大量研究并取得了一系列成果。

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的构建和改进。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.短时交通流特征分析:收集并分析短时交通流数据，研究其变化规律和特征，为后续预测模型的构建提供依据。

2.基于小波神经网络的短时交通流预测模型构建:-研究小波分析理论，利用小波变换对交通流数据进行多尺度分析，提取其时频特征。

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、理论研究与实验验证相结合的研究方法。

1.数据收集与预处理:收集相关城市道路网络数据、历史交通流数据、实时交通事件数据等，并对数据进行清洗、整合、标准化等预处理操作，以保证数据的质量和一致性。

2.短时交通流预测模型构建:利用小波变换对交通流数据进行多尺度分析，提取其时频特征。

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.基于小波变换的交通流特征提取:利用小波变换对交通流数据进行多尺度分析，能够有效地提取交通流数据的时频特征，克服了传统方法仅考虑时间维度信息的不足，提高了预测模型的精度。

2.基于小波神经网络的短时交通流预测模型:将小波变换与神经网络相结合，构建基于小波神经网络的短时交通流预测模型，利用小波变换提取交通流数据的时频特征，并利用神经网络的非线性拟合能力建立预测模型，可以更好地捕捉交通流数据的复杂变化规律，提高预测精度。

3.基于gis的动态路径规划算法:结合实时交通流预测结果和gis的空间分析功能，研究基于gis的动态路径规划算法，能够根据实时路况动态地调整路径规划策略，为出行者提供更快速、便捷的出行方案。

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] 姜山,王殿海,史文华,等.基于ceemdan-ga-elm的短期交通流预测[j].交通信息与安全,2022,40(06):13-22.

[2] 周晓宇,郭奕,吴迪,等.基于时空相关性和注意力机制的城市交通流预测方法[j].交通信息与安全,2023,41(01):1-12.

[3] 孙浩,王晓原,孙剑.基于图卷积神经网络的城市路网级交通状态预测[j].交通信息与安全,2023,41(02):1-10.