基于聚类WNn-ARIMA的短时交通流预测研究与应用的任务书任务书一、研究背景随着城市化的进程，城市交通流量逐渐增加，交通拥堵现象也越来越普遍。针对交通拥堵的问题，交通流预测技术得到了广泛的应用和研究。短时交通流预测是实现智能交通系统的关键技术之一，具有重要的理论意义和实际应用价值。目前，基于统计学和机器学习的短时交通流预测方法已经成为研究的热点和难点。二、研究内容和重点本次课题的研究内容主要是基于聚类WNn-ARIMA的短时交通流预测研究与应用。具体重点包括以下几个方面：1.交通流预测研究现状分析：对现有的短时交通流预测方法进行梳理和分析，了解各种方法的优劣和适用范围。2.数据预处理技术研究：对交通流量等数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理等，为后续研究提供健康干净的数据。3.聚类分析：对交通数据进行聚类分析，把相似的数据分成一类，从而形成不同的交通流簇。4.模型建立和分析：基于聚类分析结果，采用WNn-ARIMA方法建立短时交通流预测模型。通过对模型进行分析和优化，提升预测的准确性和可靠性。5.实验仿真和应用：对所建立的模型进行实验仿真和应用，验证模型的可行性和有效性。三、研究方法和步骤本研究采用的研究方法主要包括文献综述法、数据分析法、数学建模方法、实验仿真法等。具体步骤如下：1.查阅相关文献，了解短时交通流预测的基本方法和研究现状，设计研究方案，确定研究目标和内容。2.利用公开的交通数据或者现有的交通监测系统，提取交通流量等数据，进行数据预处理工作。3.对数据进行聚类分析，确定不同的交通流簇。4.建立短时交通流预测模型，采用WNn-ARIMA方法，对模型进行分析和优化。5.对模型进行实验仿真和应用，验证模型的准确性和可靠性。四、具体要求1.要求文章的结构条理清晰，层次分明，符合学术论文的写作规范。2.要求对所使用的数据进行详细的说明和描述，在方法和步骤部分要阐明具体的操作细节。3.要求实验仿真和应用部分对实验结果进行详细的分析和验证，并对结果进行可靠性评估。4.要求本文参考文献不少于15篇，其中包括不少于5篇核心期刊论文。五、参考文献[1]王姣，宋晓龙.基于ARIMA和BP神经网络的交通流预测研究[J].交通信息与安全,2009,(6):1-6.[2]王瑞龙,郑小涛,王晓琳,等.基于ARIMA模型的市区交通流预测研究[J].计算机应用,2011,31(4):1030-1032.[3]申宇,姜诚.基于GA-BP神经网络模型的城市交通流预测研究[J].现代交通技术,2014,6(6):93-96.[4]王志豪,李敏.基于总体分析的城市交通流量预测方法研究[J].统计与信息论坛,2015,30(3):1-7.[5]林永泰,张元元,陈岱辉.基于K均值聚类模型的城市道路交通流预测[J].科技导报,2017,35(3):35-38.