基于scats的动态交通数据建模与应用研究——苏州人民路为例开题报告

1．1 研究的背景：

随着信息技术、通信技术、计算机技术等的快速发展，数字城市与智慧城市接踵而来。而数字城市与智慧城市的建设则促进了移动互联网、物联网、云计算等技术的发展，并直接推动了大数据时代的来临。 在交通领域，传统的数据采集向电子化设备与高级应用转变，助力交通大数据的形成与发展。从传统的感应线圈和微波雷达等固定检测、基于浮动车的移动检测，向北斗卫星导航系统、智能手机等新型检测手段，以及集约的交通传感器布局和稳定的多源数据融合方向发展。交通大数据为“感知现在、预测未来、面向服务”提供了最基本的数据支撑，是解决城市交通问题的最基本条件，是制定宏观城市交通发展战略和建设规划，进行微观道路交通管理与控制的重要保障。

环形线圈检测器由于其技术成熟、性能稳定、成本较低等优点，被广泛应用于城市智能交通信号控制系统中，是目前世界上应用最多的道路交通传感器。本文基于SCATS系统，根据研究区域内相关的现场调研资料及检测系统上传数据，结合国内外对于道路交通数据处理方面的相关研究成果，对苏州市交通大数据进行建模分析及评价，预测交通流量，从而为交通管制和组织提供数据参考。

本次论文的研究以苏州市人民路为例，人民路是苏州市的一条南北主干道，南北大动脉，苏州中轴线，车流量较大。位于苏州市的中心略偏西处。北起金砖路和织锦路路口，南至南环东路和南环西路路口。人民路全长10.5公里，宽40米。除人民路（竹辉路-平门桥）段为双向4车道，其余路段均为双向6车道。

1．2 目的及意义：

近年来，随着智能交通的不断发展，道路交通传感器被越来越多的应用于交通系统当中，为交通大数据的运用和发展奠定基础。本文以苏州市人民路SCATS 控制区域内的观测数据为依据，通过数据统计及交通仿真分析结果，在现有研究成果的基础上，对动态道路交通数据进行建模分析和评价，从而提高交通管理与控制水平、辅助决策制定、改善道路服务水平。

在大数据背景下，对交通大数据进行深度分析，明确交通大数据的基本概念，了解交通大数据带来的问题，理解大数据驱动的数学建模方法，探讨在智能交通系统中的应用具有非常重要的意义。研究结果不仅具有一定的理论意义，而且对道路交通的管制与组织具有一定的实际指导作用。

2．1 主要研究内容：

基于现有的数据质量控制模型，本文拟通过数据统计分析及建模预测方法研究苏州人民路智能交通控制系统大数据处理技术。具体的研究内容主要包括：

(1) 研究对象：苏州市交通大数据。

(2) 现状及数据调查：对苏州市交通大数据的种类、数量、规模、来源等几方面进行调查。

(3) 数据处理。根据苏州市交通大数据的特点分析，运用数据预处理技术进行数据清洗，建立历史数据库。

(4) 模型的建立。以苏州人民路SCATS数据为基础，基于遗传算法优化BP神经网络方法建立预测模型， 并用python搭建网络环境，对道路交通流量进行预测分析。

(5) 对比分析：对苏州市交通大数据，从一个或几个不同的方面进行对比分析，并进行评价。

(6) 结论与展望。

2．2 预期目标：

通过对人民路数据资料的汇总处理，对苏州交通大数据进行分析，清洗数据建立历史数据库，并创建预测模型及评价体系。根据国内外的研究成果，以苏州人民路SCATS数据为基础，将数据代入预测及评价模型，预测交通流量，对比分析，从而使大数据技术能够更好地为解决城市道路交通中存在的问题提供技术支持，满足交通控制和交通诱导系统的实时性和精确性的需求。

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