1. 题目来源
近年来，随着城市化进程的加速推进以及人们出行需求的日益增长，城市交通拥堵问题日益严峻。
交通流预测作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，能够为交通管理者提供实时、准确的交通状态信息，为交通拥堵的缓解和交通效率的提升提供重要的决策支持。
传统的交通流预测方法，如历史平均法、时间序列分析法等，往往依赖于大量的历史数据，且难以捕捉复杂的交通流时空特征，预测精度有限。
2. 应完成的主要内容
本研究将围绕基于深度学习的短时交通流预测展开，主要内容包括：
1.深入研究深度学习的相关理论和方法，特别是循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等适用于时间序列数据处理的深度学习模型，分析其在交通流预测中的适用性。
2.收集并整理相关交通流数据，包括但不限于道路车流量、车速、占有率等，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，以构建高质量的交通流数据集。
3.设计并实现基于深度学习的短时交通流预测模型。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.本研究应体现严谨的科学态度和创新的学术精神，研究方法科学合理，实验数据真实可靠，研究结论经得起推敲。
2.本研究应系统地查阅国内外相关文献，全面掌握深度学习和交通流预测领域的最新研究动态，并在研究过程中注重理论联系实际，将理论研究与实际应用相结合。
3.本研究应完成一篇符合中国本科学术论文规范的毕业论文，并能够进行论文答辩。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李浩,张毅,丁萌,等.基于深度学习的短期交通流预测方法综述[J].交通运输系统工程与信息,2022,22(01):14-26.
2.崔梦洁,张晓东,王浩,等.基于深度学习的城市道路短期交通流预测方法综述[J].同济大学学报(自然科学版),2021,49(06):902-912.
3.吴文广,孙剑,薛美玲,等.基于深度学习的城市路网短时交通流预测[J].东南大学学报(自然科学版),2020,50(05):948-955.
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