1. 研究目的与意义
在欧洲，移动服务提供商和导航公司每天收集数十亿交通计量数据, 用于交通拥塞问题分析. 利用大数据分析,可疏导城市道路交通,并能通交通数据流分析获取城市道路交通与道路设计、信号灯设置以及不同时段和区段的交通流量状况. 在新加坡，研究人员利用全球卫星导航(GPS)技术和车载装置获取道路交通全面实时的数据,其他国家也给予交通流大数据充分重视，如美国在2016年首次设立首席数据科学家职位, 韩国则充分利用大数据来推动无人驾驶、面向智能信息社会管理等.
国内目前很多企业将手机定位数据及移动互联数据应用于交通管理。国内如百度地图和高德地图等企业利用大数据工具，可帮助运输利益相关者做出更好的决定，改进运营，降低成本，简化流程，并能更好地为旅行者和客户服务。
2. 研究内容和预期目标
在交通行业中，每天都会产生大量的数据,如通过车辆定位系统,票务票价收集系统和乘客移动设备等.这些数据将帮助我们分析城市交通的症结. 近些年，随着苏州城市规模扩大和人口增长,机动车拥有量迅速增加.据苏州市政府网站报道,截至2019年底，苏州市机动车保有量达428.2万辆，汽车突破417.7万辆,在全国大中城市名列前茅。作为国内外著名旅游城市，节假日期间来苏人数日均100万人次,姑苏区和古城区地面干道平均行程车速为19.7km/h和18.6km/h，已低于20km/h的国际拥堵警戒线。
本设计通过分析发生交通事故时主干道交通流量变化，建立优化的元胞自动机模型，并用matlab对理论进行仿真模拟，分析预测结果和实际情况，为苏州市交通布局提出有针对性的优化方案。
3. 研究的方法与步骤
1.阐述元胞自动机模型的基本原理；
4. 参考文献
[1] m. bertalmio, g. sapiro, v. caselles, and c.ballester. image inpainting. in proc.annual confer. on cgit, 2000.
[2] d. bertsekas. nonlinear programming. athenascientific, 1999.
[3] c. m. bishop. bayesian pca. in advances in neuralinformation processing systems, pp. 382-388, 1999.
5. 计划与进度安排
1-2周 2022年11/16-02/28: 任务书,导师讲授选题状况和要求等;
2-3周 2022年02/24-03/07: 开题报告,导师修改审定开题报告
4-14周 2022年03/10-05/23: 毕业论文写作,学生按开题报告撰写论文
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