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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
高速路口收费站的交通流问题一直是交通网络中众所周知的瓶颈,在交通系统中属于短时车流量的预测问题。
短时车流量受很多外部因素变化的影响,传统的预测方法对庞大的数据流已不适用,本课题基于机器学习的预测算法能充分利用已知的信息,从历史的数据中查找规律,更加精确的预测出未来短时的车流量情况。
2. 实验内容和要求
本课题对学生所学知识和技能的要求： 分别基于支持向量机（SVM）算法、随机森林（RF）算法和梯度提升回归树（GBRT）算法进行建模,研究各模型预测效果（1）对实验中的车流量数据集统计和分析,处理数据集中的异常值和缺失值。
探索影响车流量变化的因素,提出了基于线路、天气、时间的特征设计方法,构造训练集。
（2）建立支持向量机回归模型预测短时车流量,（3）建立随机森林回归模型预测短时车流量
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3. 参考文献
[1]魏楷. 基于多元数据的车流量预测关键技术研究[D].电子科技大学,2020.
[2]雷晓. 基于集成LSTM的短时车流量预测模型研究[D].重庆邮电大学,2019.
[3]全书鹏. 智能交通中车流量预测与路径优化技术的研究[D].郑州大学,2010.
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4. 毕业设计（论文）计划
2019年12月19日-2020年12月22日 任务书下达2019年12月22日-2020年1月12日 收集资料，熟悉课题，完成开题报告2020年2月1日-2020年2月15日 针对系统，进行需求分析。
2020年2月15日-2020年3月1日 概要设计与详细设计。
2020年3月1日-2020年6月1日 读文献，课题学习、研究，编写程序。
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