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基于混沌和神经网络的短时交通流预测研究的开题报告

一、研究背景

随着城市化进程的加速，交通问题越来越受到重视。短时交通流预测是交通控制的重要基础，对于优化交通安排、提高道路通行能力具有重要意义。目前，传统的交通流预测方法如线性回归、ARIMA等已经被广泛应用，但由于交通流受到多种因素的影响，其具有非线性、随机性强等特点，因此传统方法的准确度存在一定限制。为此，本研究将结合混沌及神经网络理论寻求新的方法进行短时交通流预测，以提高预测准确性。

二、研究目的和意义

本研究的目的在于探索一种基于混沌和神经网络的短时交通流预测方法，以提高预测准确性。本研究将从以下方面入手：

1.建立混沌理论基础，研究混沌理论在交通预测中的作用；

2.调研神经网络的应用现状，分析神经网络在交通预测中的作用；

3.提出一种基于混沌和神经网络的短时交通流预测模型，并进行实证研究；

4.基于现有数据进行实验分析，评估模型的预测精度。

三、研究内容和方法

本研究的研究内容主要包括混沌理论、神经网络、短时交通流预测模型的建立等方面。

研究方法主要分为以下几个步骤：

1.对现有混沌理论及神经网络应用的研究进行综述与分析；

2.基于传统交通预测方法，建立基础模型；

3.利用混沌理论，提出混沌扰动的思想对基础模型进行改进，并建立混沌扰动的短时交通流预测模型；

4.应用神经网络，进一步提高预测精度；

5.利用实际数据对模型进行实证验证，评估模型预测精度。

四、预期成果

通过本研究，预期得到以下成果：

1.深入探讨混沌及神经网络理论在交通预测中的应用意义，提供理论支持和参考；

2.提出一种基于混沌和神经网络的短时交通流预测模型，通过实证验证，证明其较传统方法具有更高的预测精度；

3.为城市交通管理、道路规划等提供参考资料和决策支持。

五、研究计划

本研究计划分为以下几个阶段：

1.确定研究方向和目标，深入调研相关文献，了解混沌和神经网络的理论基础和交通问题的相关研究现状；

2.建立基础模型，对基础模型进行优化并引入混沌扰动的思想；

3.提出基于神经网络的改进模型，并进行实证验证；

4.基于现有数据进行实验研究和模型评价；

5.撰写论文并进行答辩。

六、参考文献

1.Li,K.,Li,K.,Li,D.,Wang,Y.,Fang,Z.,Liang,Z.(2019).Areviewoftrafficflowforecastingwithartificialintelligencemethods.IOPConferenceSeries:EarthandEnvironmentalScience,294(1),012207.

2.Cheng,L.,Yuan,X.,Liu,Y.,Wang,Y.,Zhu,N.(2018).Nonlineartime-seriesmodelapproachforshort-termtrafficflowprediction:Areview.PhysicsReports,764,1-18.

3.Zhao,J.,Xu,G.,Li,Y.,Li,X.,Zhu,T.,Gao,R.,Li,K.(2019).Short-termwindpowerforecastingmodelsbasedonchaostheoryandimprovedextremelearningmachinealgorithm.Energies,12(24),4714.

4.Wang,H.,Wang,P.,Dou,C.(2018).TrafficflowpredictionbasedonahybridmodelofLSTMandchaotictheory.Complexity,2018,1-12.