1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速和交通基础设施的不断完善，城市交通流量日益增长，交通拥堵问题日益突出。
准确预测短时交通流量对缓解交通拥堵、提高道路通行能力、保障交通安全具有重要意义。
因此，开展基于深度学习的短时交通流预测研究具有重要的理论价值和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对短时交通流预测进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在短时交通流预测方面做了大量研究，涉及多个方面，如预测模型、数据分析方法和应用场景等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以深度学习算法为基础，针对短时交通流预测问题展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1.数据收集与预处理:收集大量的历史交通流数据，并对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以提高数据的质量和可用性。
2.深度学习模型构建:研究不同深度学习模型在短时交通流预测中的应用，如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)等，并根据短时交通流数据的特点对模型结构进行优化。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：1.文献调研阶段:深入研究国内外关于深度学习和短时交通流预测的文献，了解最新的研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与处理阶段:从相关机构或公开数据库获取历史交通流数据，并对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以确保数据的准确性和一致性。
3.模型构建与训练阶段:选择合适的深度学习模型，如RNN、LSTM、GRU等，并根据短时交通流数据的特点对模型结构进行设计。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.模型创新:针对短时交通流数据特点，改进现有深度学习模型或提出新的深度学习模型，以提高模型的预测精度和泛化能力。
2.特征工程:研究新的特征提取方法，从交通流数据中提取更有效的特征，以提高模型的预测性能。
3.应用创新:将深度学习模型应用于新的交通场景或新的应用领域，例如，将模型应用于高速公路交通流预测、城市交通拥堵预测等。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李浩,张毅,丁萌,等.基于深度学习的短期交通流预测方法综述[J].交通运输系统工程与信息,2022,22(01):14-26.
2.崔梦洁,张晓东,王浩,等.基于深度学习的城市道路短期交通流预测方法综述[J].同济大学学报(自然科学版),2021,49(06):902-912.
3.吴文广,孙剑,薛美玲,等.基于深度学习的城市路网短时交通流预测[J].东南大学学报(自然科学版),2020,50(05):948-955.
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