全文总字数：1116字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
学习机器学习的基本理论以及工程应用的相关技术， 通过研究车联网通信的具体特点与规律，构建车联网通信的预测模型；基于预测模型与预测算法，实现通信的流量预测。验证评估基于机器学习的流量预测的准确率。熟悉和掌握毕业论文相关规范格式，完成合规范的论文。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1）学习并掌握机器学习的基础理论及应用技术；
2）构建车联网通信的流量预测模型；
3）基于机器学习及预测算法，实现通信流量的预测；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第一阶段（1-3周）：相关理论知识的学习和设计方案的形成；开题报告的撰写。
第二阶段（4-5周）：论文开题
第三阶段（6-12周）：课题研究与设计；完成项目的设计和测试；撰写毕业论文初稿；
4. 主要参考文献
1.Hybrid GA based online support vector machine model for short-term traffic flow forecasting Su, H.;Yu, S.APPT 2007. LNCS,v 4847,p 743-752,2007
2. Yilun, Lin Dai, Xingyuan Li, Li Wang, Fei-Yue. (2019). Pattern Sensitive Prediction of Traffic Flow Based on Generative Adversarial Framework. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 20. 2395-2400. 10.1109/TITS.2018.2857224.
3. 郭靖彦. 基于交通流量预测的车联网技术研究[D].电子科技大学,2018.
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