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文档简介

基于数据挖掘的短时交通流预测系统研究初步的任务书一、任务背景随着城市化进程加速，城市交通问题日益突出，其中短时交通流预测是解决城市交通问题的重要手段之一。因此，基于数据挖掘的短时交通流预测系统的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。二、研究内容1.分析短时交通流预测的概念、意义和方法，介绍数据挖掘技术在此领域中的应用。2.通过对现有的短时交通流预测系统进行研究，总结其优点和不足，为本研究提供借鉴。3.构建数据挖掘所需的数据集，并进行数据清洗和预处理，提高数据质量。4.选择合适的数据挖掘算法，并将其应用于短时交通流预测中，以提高预测精度和效率。5.评估所提出的短时交通流预测系统的性能，包括准确率、召回率等指标。三、研究计划1.文献调研（1周）：对短时交通流预测方法和数据挖掘技术进行调研，为后续研究提供理论依据。2.数据准备（2周）：收集所需的交通流数据，并对其进行清洗和预处理，为数据挖掘算法的应用做准备。3.算法实现（3周）：选择适合短时交通流预测的数据挖掘算法，并进行程序实现和优化。4.系统集成（1周）：将算法实现的模块进行集成，构建完整的短时交通流预测系统。5.系统测试（1周）：对所构建的系统进行测试和性能评估，以检验系统的有效性和可靠性。6.论文撰写（2周）：撰写论文，整理研究结果和分析，对论文进行修改和完善。四、预期研究成果1.提出一种基于数据挖掘的短时交通流预测系统，该系统能够较准确地预测不同道路和时间段的交通流量。2.实现所提出的短时交通流预测系统，并进行实验验证，证明该系统的有效性和可靠性。3.撰写一篇学术论文，将研究结果进行总结和分析，为相关研究提供参考。五、研究团队与分工本研究的团队主要由3名研究生组成，分工如下：1.主研究人员：负责研究所需的理论和方法，并进行数据挖掘算法的实现和优化。2.数据准备人员：负责收集和预处理所需的交通流数据，并进行数据清洗等工作。3.系统测试人员：负责对所构建的系统进行测试和性能评估，并记录测试结果。六、参考文献1.张文强，徐博，李雪峰，张弛.基于数据挖掘的短时交通流预测[J].智能技术与应用,2016,5(1):34-39.2.李建勇，张琪，刘锋强，陈道峰.基于数据挖掘的交通流预测算法研究[J].计算机应用与软件,2015,32(6):278-281.3.周亚萌，李志强，王晓林，陈建.

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