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1. 毕业设计（论文）主要内容：
在过去的几十年中越来越多的家庭拥有了属于自己的私家车，截止2019年6月，全国机动车保有量达3.4亿辆，其中汽车2.5亿辆；在汽车保有量中，私家车保有量为1.98亿辆；从城市分布来看，在全国范围内，汽车保有量超过100万辆的城市有66个，其中11个城市汽车保有量超过300万辆，北京、成都的汽车保有量更是超过500万辆。数量庞大的私家车必定会带来交通拥堵和停车困难等一系列问题。目前交通管理部门主要采取如下几种办法来解决交通拥堵问题：加强道路基础设施建设；限制在道路上行驶的私家车的数量，如尾号限行，限制异地车辆进入城区、摇号上牌等；开发智能交通系统（ITS）等。
先进的智能交通系统离不开基础交通数据的处理，交通流预测也是交通数据处理的一种方式，准确的交通预测信息可以为交通管理者提供有力的交通决策依据，同时也可以让驾驶员选择更为畅通的道路出行，进而避免或缓解交通拥堵的状况。在交通流预测方面，目前主要有基于线性统计理论的预测模型和基于智能理论的预测模型等。
机器学习和深度学习都是基于智能理论进行预测的方法。请：1）采用支持向量机（support vector machines,SVM）对交通流做出预测；2）采用长短期记忆网络LSTM（Long-ShortTerm Memory,LSTM）对交通流做出预测；3）对以上2种方法做出比较。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1）交通流预测的研究现状；
2）交通流预测方法介绍；
3）基于支持向量机SVM模型的交通预测；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1) 2020年2月24日-2月28日（第1周）：文献查阅与资料阅读（强烈建议从假期开始），并翻译相关的英文资料（不少于2万印刷符号）；
2) 2020年3月2日-3月6日（第2周）：提交开题报告初稿；
3) 2020年3月9日-3月13日（第3周）：提交开题报告，完成开题。
4. 主要参考文献
中文参考文献：
[1]钟晨昊,王蒙,赵威,张亚楠.基于LSTM的平面交叉口短时交通流预测[J].公路交通技术,2019,35(05):119-123 131.
[2]金玮.基于周期性分量提取的城市快速路交通流短时预测理论与方法研究[D].北京交通大学,2017.
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