基于深度学习的短时交通流量预测：沈理工硕士论文研析

本篇硕士学位论文《人工智能-深度学习-基于深度学习的短时交通流量预测技术研究》主要探讨了在当前中国快速现代化进程中，高速公路道路流量预测的重要性。随着城市化进程的加快，交通拥堵问题带来的影响不仅仅局限于出行时间延误，还间接导致空气质量下降、能源浪费和经济损失。因此，精准的交通流量预测对于优化城市交通管理，减轻交通压力，以及实现可持续发展具有重要意义。 论文作者 Hou Jiayu 在沈阳理工大学计算机技术专业硕士指导下，针对现有交通流量预测方法进行了深入研究。论文强调了深度学习作为一种强大的机器学习技术在短时交通流量预测中的应用潜力。深度学习，特别是其深层神经网络模型，能够从海量交通数据中自动提取复杂特征，提高预测的准确性和实时性。 文中首先对现有的交通流量预测技术进行了批判性分析，揭示了传统方法可能存在的局限性，如对数据依赖性高、模型复杂度与解释性之间的权衡等。接着，作者提出了一种基于深度学习的新方法，通过构建深度神经网络结构，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），结合时间序列分析，以处理交通数据中的时空关联性。 该研究采用了监督学习策略，利用历史交通数据集训练模型，然后利用训练好的模型对未来一段时间内的交通流量进行预测。论文可能还讨论了模型的训练策略、超参数调整、以及如何处理数据预处理和异常值等问题。此外，论文可能还涉及了模型性能评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）或R^2分数，以衡量预测结果的精度。 最后，论文可能包含了实际应用案例，展示了新方法在沈阳或其他地区的交通流量预测中的效果，以及与传统方法的对比分析，以证明深度学习在短时交通流量预测领域的优势。 这篇论文不仅深入研究了深度学习在交通流量预测中的理论和技术细节，而且展示了其在解决实际交通问题上的实用价值，为未来智能交通系统的发展提供了有价值的技术支持。同时，它还强调了学术诚信，确保所有观点、数据和参考资料均得到了适当的引用和尊重。