863计划项目下交通流预测模型挖掘与应用研究

本篇论文主要探讨了基于数据挖掘的短时交通流预测模型及其在实际应用中的研究。作者李元在其博士学位论文中，针对交通流信息预测领域的关键问题，特别是在实时性和有效性方面，提出了创新性的解决方案。论文的研究背景是依托于国家863计划项目，即“空间数据挖掘的神经网络技术研究”，项目编号为2007AAl22228，这表明研究工作具有一定的国家级科研支持。 论文首先关注的是交通流信息的采集和预处理，这是任何预测模型的基础。通过对大量交通数据的收集，确保了模型建立的数据来源准确且全面。数据预处理阶段，涉及数据清洗、整合和格式化，目的是提高数据的质量和可用性，减少预测模型的误差源。 接下来，论文的核心部分是数据挖掘技术的应用。数据挖掘技术，如机器学习和模式识别，被用来从海量交通数据中发现隐藏的规律和趋势。通过构建神经网络模型，能够挖掘出交通流量与时间、空间、天气等因素之间的复杂关系，从而实现更精准的短时预测。这种技术的优势在于其能够自动学习和适应新的数据，提高了预测的准确性。 交通模型的构建是论文的重要组成部分，它将数据挖掘的结果转化为可操作的预测工具。作者可能构建了多种模型，如ARIMA模型、时间序列分析模型或深度学习模型，以便在不同的应用场景下选择最合适的模型。这些模型不仅要考虑到历史数据，还要考虑实时变化的影响因素，以提供及时、实用的预测结果。 论文的工程应用部分则展示了预测模型的实际价值。通过将模型应用于交通管理和控制中，例如交通信号灯优化、拥堵预警、出行建议系统等，证明了预测模型的有效性和实用性。这不仅提升了交通系统的效率，也有助于减少交通事故，改善城市交通状况。 总结来说，这篇论文不仅提供了数据挖掘在交通流预测中的理论框架和技术方法，还展示了其实践应用中的成功案例，为交通领域的发展提供了有价值的新思路和技术支持。在未来，随着大数据和人工智能技术的发展，这类模型的应用前景将更加广阔。