基于聚类WNn-ARIMA的短时交通流预测研究与应用的开题报告一、选题背景及意义短时交通流预测是交通管理和控制中非常重要的一环。准确的短时交通流预测可以引导车辆和行人的运行，使交通系统更有效、更安全，降低交通拥堵、排放等问题的产生。而实时的交通流量信息则是实现短时交通流预测的关键，然而现实中获取交通流量信息并不容易。传统的交通流量测量方法主要依靠人工记录、视频监控等手段，由于人力成本高、效率低以及数据量大等问题，这种方法不适用于快速大规模交通数据的采集。目前流量采集技术中曾出现基于车辆自身信息的GPS和车载感应器技术，但其受天气、建筑、信号干扰等因素影响较大，能够提供的数据质量不够理想。因此，基于建立合理模型预测短时间内的交通流量成为了当下研究的重要方向。以上综合背景因素，本论文选题研究基于聚类WNn-ARIMA的短时交通流预测算法，该算法可以综合利用历史数据和实时数据，更加准确预测未来交通流量，有效提升交通管理和控制的效率和安全。二、研究方法及实施方案1.数据采集及预处理交通流量使用车辆通过某个区域测量的平均速度来评估。本项目中我们利用指定区域的交通信息收集设备及快速采集方法，实时获取指定区域的实时交通流量和速度数据，并结合相关天气、时段等属性信息对原始数据进行处理。2.预处理及特征提取利用K-means聚类算法将采集到的数据进行集群处理并确定每个点所属的集群；然后使用白噪声神经网络算法对数据进行分解，提取出数据的主要特征和规律性。3.模型建立在预处理完成后，我们使用ARIMA模型进行交通流量预测，其中考虑到以上预处理中的集群和白噪声信息，该模型补充了经典ARIMA模型预测的模糊性和不确定性。通过算法获得的交通流量绝对误差和均方误差等参数评估模型的准确性，得到最佳预测结果。三、论文拟定及预期成果本项目起始于2022年9月，计划于2023年六月完成。论文内容拟定如下：1.前期调研：通过查阅文献、模型分析，解决基本问题并形成研究思路。2.数据采集：通过选定设备进行数据采集，筛选数据组合，确保数据的有效性。3.预处理及特征提取：通过聚类算法对原始数据进行预处理，提取出数据的主要特征和规律性。4.模型建立：基于ARIMA模型并结合WNn-ARIMA算法建立短时交通量预测模型，验证展开数据拟合及误差识别，满足实践需求，并在实际应用中验证效果。5.整合及优化：通过模型的实际应用情况做出优化，得到更加切实的短时交通流量预测规律或模型，以期最终实现可以操作的方法与测算模型。预期成果：1.完成基于聚类WNn-ARIMA的短时交通流量预测模型，解决实时交通流量预测问题，并且在实际应用中取得较好的效果。2.论文拟定和提交，介绍以上过程和方法，并对实验结果进行评估及展示，以验证和证明研究深入且理论可行。3.希望通过本研究结合实践的方法，为交通流量数据采集和预测方法的实践及健康发展作出贡献。