城市交通流数据分析与可视化研究开题报告

1. 研究目的与意义

智能交通发展现状：

近几十年来，随着中国城镇化的推进，我国各个地区的汽车保有量和出行量急剧增长，给城市交通带来巨大压力，如苏州的汽车保有量从2010年8月的198万辆，到2020年年底已经增加到了443.3万辆，位列全国第四名，十一年来增长幅度超过150%，通过部署智能交通系统可以有效改善这一情况，给民众带来便利。

2. 研究内容和预期目标

随着互联网相关技术的飞速发展，建设智慧城市的技术条件已经成熟，国内很多省市在大数据交通应用上已经进行了不同程度的尝试，并取得了明显效果。现有的智能交通建设为实现智慧交通提供了更多可能，我们应当利用互联网可积便捷的数据传输功能，实现对路面交通的管理与监控。通过对交通流模型和张量矩阵理论的了解和学习，我计划以苏州市交通流数据为主要例子，用矩阵分解、机器学习、张量分解和统计建模等方法，分析处理，发现数据的主成分和内部结构，对数据进行降维和可视化。

3. 研究的方法与步骤

1) 阐述几交通流模型发展的不同阶段及其分析方法的应用；

2) 介绍线性代数和matlab在交通流数据处理方面的应用；

3) 使用matlab量化处理搜集到的交通数据

4. 参考文献

[1]martin jeske,moritz gruner,frank weib. big data inlogistics. solutions innovation:trend research, 2013

[2]ofer bham, a.alan middleton. self organization and adynamical transition in traffic flow models. 1992

[3]mingyu tong,huiming duan ,xilin luo. research onshort-term traffic flow prediction based on the tensor decomposition algorithm.journal of intelligent fuzzy systems. 20xx

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