基于GPS浮动车数据与线圈数据的城市道路交通状态预测方法研究的开题报告

基于GPS浮动车数据与线圈数据的城市道路交通状
态预测方法研究的开题报告
选题背景
随着城市交通运输的不断发展和城市规模的不断扩大，城市道路交
通拥堵问题愈发突出，解决这一问题成为当今城市交通领域的重要研究
方向。

道路交通状态的准确预测可以帮助交通管理部门优化交通组织，
减轻道路拥堵状况，提高城市交通的运行效率和服务水平。

传统的道路交通状态预测方法主要依赖于线圈数据和视频监控数据，其缺点在于数据采集方法和成本较高，覆盖面相对较小，难以覆盖整个
城市道路交通状况，且无法提供实时路况变化信息。

而随着GPS技术的
广泛应用，浮动车数据已成为城市交通状态预测研究的重要数据源。

本研究将结合GPS浮动车数据和线圈数据，利用机器学习方法建立
预测模型，提高城市道路交通状态预测的准确性和实时性，为城市交通
管理提供决策依据。

研究内容
1. 研究GPS浮动车数据和线圈数据在城市道路交通状态预测中的应用；
2. 基于机器学习方法构建城市道路交通状态预测模型；
3. 提取关键特征，利用多维特征选择算法对数据特征进行优化；
4. 研究模型训练过程中的参数优化和模型调整；
5. 通过实验和数据分析评估所提出的预测模型的效果。

研究意义
本研究对于城市道路交通管理具有指导性意义。

利用GPS浮动车数
据和线圈数据，可以实现全面、实时、精准的城市道路交通状态预测，
提高城市交通运行效率和服务质量，减少中心城区及周边地区的路面交通拥堵，提高城市交通安全性，为交通管理部门提供决策支持，具有重要的社会和经济意义。

预期成果
1. 建立基于GPS浮动车数据和线圈数据的城市道路交通状态预测模型；
2. 对比分析不同特征选择算法在交通状态预测中的表现，选择最优算法和特征组合；
3. 实现预测模型的算法优化和参数调整；
4. 验证预测模型的有效性，提供实时、精准的交通状态预测服务；
5. 撰写研究论文，发表学术论文。