- 选题背景和意义：
近年来，我国的交通发展速度十分迅猛。交通运输作为国民经济的先导性领域，在政策和资金支持下，基础设施建设力度逐步加大，步入发展快车道。铁路路网纵横延伸。到2018年末，全国铁路营业总里程达到13.2万公里，较1949年增长5倍。公路路网更是四通八达。到2018年末，全国公路总里程达到485万公里，是1949年的60倍；农村公路里程达到404万公里，通硬化路乡镇和建制村分别达到99.6%和99.5%；高速公路总里程14.3万公里，年均增长25.8%。
因为我国交通规模的迅猛发展，研究交通的短时客流带来的效益日渐提高，合理的短时交通客流预测可为有关部门就客流诱导、安全管理、交通运营等方面的决策提供辅助手段。因而，本文主要的研究对象为高速公路的短时交通预测，其中，交通客流研究中的短时一般指未来5分钟到15分钟内。
一般来说，交通客流变化是一个非线性、非平稳、实时性和随机性非常强的过程，时间段越短，交通客流的不确定性和随机性越强，受到的干扰和噪声越大。因此短时交通客流的预测，既有极高的应用价值，又有一定的研究难度，是当今交通工程中的重点研究方向。本文旨在找到一种精度高较高，鲁棒性好，且对异常情况处理效果突出的算法。近年来由于各种统计手段的进步，各方面的数据量日益庞大，大量的数据有益于找出事物本身的规律，本研究提出一种基于大数据的智能算法，能够有效地进行短时交通客流的预测。算法有几个重要因素，一是面对日益飞速增长得数据规模有较高的计算效率，二是要有较高的准确率，三是对于异常点的有较强的抗干扰作用，四是具备一定的移植性，针对差异性较大的站点，应该都具备较好的预测效果。我们的主要工作在于根据一些现有的机器学习算法，对其进行有效的改进和创新，让智能算法更有效的应用于交通客流的预测上。
- 课题关键问题及难点：
短期客流预测是一个充满挑战性的课题，并且在现代社会中有着越来越迫切的需求。从智能自动驾驶到地图导航应用，从城市交通管理调度到现代物流供应链的优化，强大的短期客流预测能力无疑是不可或缺的。但随着交通流量的爆炸式增长以及道路结构的复杂化，提高短期客流预测算法水平所要求的信息也愈加复杂。
短期交通客流预测的关键难点之一在于复杂的时空依赖关系。一方面，常见交通流往往具有强时间动态性(Strong Temporal Dynamics)，规律性的高峰期与节假日，以及突发的交通事故与特殊天气，常常使得数据不具备常见时间序列分析分析所假设的的平稳性特点。另一方面，交通客流的准确预测离不开对基础道路结构的有效刻画，而道路的空间依赖关系往往与三维空间欧氏距离的大小不一致，考虑到道路的连通与否以及连通方向才是问题的关键所在。为了解决以上两方面的问题，除了对模型的改进，我们还需要对输入数据做充分的特征工程。
由此可见，除了丰富的数据量要求，时空关系的挖掘更成了关键突破点。在空间方面，以更加合理的方式，刻画现实中的道路拓扑结构可以为算法提供一个全新的视角；在时间方面，挖掘时间背后所隐藏的信息，如节假日，重大时间以及替代性交通工具的运营时间等，均可通过特征工程，来为提升模型的表现提供帮助。在本课题中，我们的任务是在历史交通流数据以及已知道路结构的情况下，进行基于时空关系建模的高效精准短期交通流预测，这也是智能交通系统的核心组成部分。
- 文献综述（或调研报告）：
Paper Survey
Traffic forecasting is the core component of intelligent transportation systems (ITS). The goal of traffic forecasting is to estimate future traffic conditions of a transportation network based on historical observations. Based on the forecasting horizon, traffic forecasting can be categorized as short-term forecasting and long-term forecasting. In this survey, we will focus on short-term traffic forecasting, whose forecasting horizon is usually less than or equal to one hour. Shortterm traffic forecasting is important for various applications, including route planning, traffic control, car dispatching, etc.
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