各位老师好。我的论文题目是《基于城市交通流量预测的数学模型构建与应用》。现在我来介绍我的工作。

我研究的问题是城市道路拥堵。城市里车越来越多。高峰期堵车很常见。堵车浪费大家时间。堵车增加汽油消耗。堵车污染空气。找到缓解拥堵的方法很重要。我的想法是预测交通流量。知道未来哪条路会堵。交通管理部门可以提前引导。司机可以选择不堵的路线。这样道路利用更高效。

我首先看了很多别人的研究。有人用统计方法预测流量。比如时间序列模型。这些方法简单。但处理复杂情况不够好。有人用机器学习方法。比如神经网络。这些方法能力更强。但需要很多数据。解释起来不太容易。我决定结合两种方法的优点。我想建立一个既准确又实用的模型。

我选择的研究区域是本市中山路片区。这个片区有商业区。有居住区。有学校。交通流量变化很有特点。我收集了六个月的数据。数据来自交通部门的探测器。数据包括每条道路的车速。车流量。数据也包括日期信息。是不是工作日。是不是节假日。数据还包括天气信息。晴天。雨天。温度怎么样。

我的模型主要做三件事。第一件事是处理数据。原始数据有缺失。有的探测器坏了。我用了插值方法补全数据。原始数据有错误。有的数据明显不合理。我检查并修正了这些数据。我把数据按小时整理。得到每天二十四个时间点的流量值。第二件事是分析特征。我发现流量有规律。工作日早上八点流量大。晚上六点流量也大。周末的流量模式不同。中午和晚上流量大。天气影响很明显。下雨天车速慢。流量也会变化。第三件事是建立预测模型。

我设计的模型有两个部分。第一个部分是传统数学模型。我用了一个改进的回归方程。这个方程考虑时间因素。考虑天气因素。考虑周几因素。方程的输出是基础流量预测。这个部分像骨架。它很稳定。解释起来很清楚。第二个部分是机器学习模型。我用了一个简单的神经网络。这个网络学习历史数据中的复杂模式。它捕捉突发事件的影响。比如道路施工。比如大型活动。这个部分像血肉。它让预测更灵活。

两个部分怎么结合呢？我用了一个加权方法。基础流量预测有一个权重。神经网络预测有一个权重。权重大小根据历史误差调整。如果一段时间天气稳定。传统模型权重大。如果发生意外情况。神经网络权重大。这样模型既有稳定性。又有适应性。

模型建立后我进行了验证。我把数据分成两部分。前五个月的数据训练模型。最后一个月的数据测试模型。我比较了预测值和真实值。我用了三个指标。平均绝对误差。均方根误差。预测准确率。我的模型表现不错。平均绝对误差比纯统计模型低百分之十五。比单纯神经网络模型低百分之五。在高峰期预测中。我的模型准确率超过百分之八十八。

我的模型可以实际应用。交通管理部门可以用这个系统。系统提前一天预测流量。哪条路可能堵车。管理部门可以提前安排警力。可以调整红绿灯时间。信息可以发布给市民。通过手机软件。通过路况广播。司机提前知道路况。选择更畅通的路线。整个路网的效率就提高了。

我的研究也有一些不足。模型依赖历史数据。如果城市道路突然改造。模型需要一段时间适应。我的数据只来自探测器。没有结合GPS数据。未来可以加入更多数据源。模型的计算速度还可以优化。处理更大区域数据时需要更快。

我做了这些工作。我建立了预测模型。我验证了模型效果。我讨论了模型用处。我的介绍完了。谢谢各位老师。请老师们提问。