基于人工神经网络交通流量预测模型的研究的任务书一、研究背景随着社会经济的发展和城市化进程的加速，城市交通拥堵问题日益突出。为了更好地解决这一问题，预测城市交通流量成为了一项重要的工作。人工神经网络作为一种模拟人类神经网络的计算模型，被广泛应用于交通流量预测中。因此，本研究将基于人工神经网络，研究交通流量预测模型。二、研究目的1.分析交通流量预测的基本理论和研究现状，深入了解人工神经网络模型的特点和应用。2.设计一种基于人工神经网络的交通流量预测模型，探索该模型的应用效果和局限性。3.基于模型预测结果，提出交通流量调控建议，为城市交通管理提供科学参考。三、研究内容1.对城市交通流量预测的基本理论进行综述，分析国内外相关研究现状和研究进展。2.分析人工神经网络模型的原理、结构、参数、训练和预测方法，并结合实际应用场景，设计一种基于人工神经网络的交通流量预测模型。3.基于所设计的人工神经网络模型，利用实际城市交通数据进行模拟计算，分析预测误差和预测精度，探究模型的优化方法。4.基于模型预测结果，提出交通流量调控建议，包括路网优化、时段调整以及交通信号灯优化等。四、研究方案1.研究方法文献综述、实证研究、数据分析。2.研究过程（1）系统梳理交通流量预测的基本理论、方法和相关研究现状，结合实际应用需求，进行研究方案确定。（2）收集城市交通数据，进行数据预处理和特征提取。（3）设计基于人工神经网络的交通流量预测模型并进行模型训练和优化。（4）基于模型预测结果，提出交通流量调控建议，进行模拟实验和效果验证。（5）分析研究结果，撰写研究报告。五、预期成果1.发表学术论文1篇。2.完成项目报告，包括研究过程、数据分析、方法和模型设计、实验结果及意义等内容。3.提出一些交通流量调控建议，为城市交通管理者提供有益的参考。