交通突發(fā)事件輔助決策系統(tǒng)的應(yīng)用研究的開(kāi)題報(bào)告

交通突發(fā)事件輔助決策系統(tǒng)的應(yīng)用研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景隨著社會(huì)發(fā)展和城市化進(jìn)程的加快，城市交通擁堵問(wèn)題越來(lái)越突出。交通擁堵不僅導(dǎo)致車(chē)輛延誤、能源浪費(fèi)，還會(huì)對(duì)城市的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)發(fā)展造成不利影響。因此，如何有效地應(yīng)對(duì)交通擁堵問(wèn)題，提高交通運(yùn)行效率成為當(dāng)前亟需解決的問(wèn)題。針對(duì)交通擁堵問(wèn)題，交通突發(fā)事件的發(fā)生頻率也越來(lái)越高，在交通管理中具有重要意義。交通突發(fā)事件包括事故、道路施工等，不僅會(huì)導(dǎo)致交通擁堵，還會(huì)給交通管理部門(mén)帶來(lái)巨大的困難。因此，如何快速、準(zhǔn)確地應(yīng)對(duì)交通突發(fā)事件，成為交通管理部門(mén)和交通出行者關(guān)注的焦點(diǎn)。本研究旨在研究交通突發(fā)事件輔助決策系統(tǒng)的應(yīng)用，旨在提高交通管理部門(mén)應(yīng)對(duì)交通突發(fā)事件的能力，縮短交通擁堵時(shí)間，提高城市交通運(yùn)行效率。二、研究?jī)?nèi)容1.整理交通突發(fā)事件信息：建立交通突發(fā)事件信息數(shù)據(jù)庫(kù)，整理和歸納交通突發(fā)事件的類(lèi)型、頻率、發(fā)生地點(diǎn)等信息。2.建立事件識(shí)別模型：基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立交通突發(fā)事件的識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通突發(fā)事件的智能識(shí)別和判斷。3.建立決策支持系統(tǒng)：基于算法和交通突發(fā)事件信息庫(kù)，建立決策支持系統(tǒng)，可預(yù)測(cè)和評(píng)估交通突發(fā)事件對(duì)交通運(yùn)行的影響，快速提供交通疏通方案，協(xié)助交通管理部門(mén)做出快速、準(zhǔn)確的決策。4.系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和性能測(cè)試：開(kāi)發(fā)交通突發(fā)事件輔助決策系統(tǒng)原型，并進(jìn)行實(shí)際測(cè)試和性能評(píng)估。三、研究意義本研究可以提高交通管理部門(mén)應(yīng)對(duì)交通突發(fā)事件的能力，縮短交通擁堵時(shí)間，提高城市交通運(yùn)行效率。同時(shí)，也可以為交通出行者提供更為便利的出行體驗(yàn)，緩解交通壓力，提高城市居民生活質(zhì)量。四、研究難點(diǎn)1.建立準(zhǔn)確的交通突發(fā)事件信息數(shù)據(jù)庫(kù)。2.識(shí)別模型對(duì)數(shù)據(jù)的依賴和準(zhǔn)確性要求高，如何提高識(shí)別模型的準(zhǔn)確性。3.決策支持系統(tǒng)需要結(jié)合大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)。4.系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)和高效性能。五、研究方法1.數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)：建立交通突發(fā)事件信息數(shù)據(jù)庫(kù)，包括交通突發(fā)事件的類(lèi)型、頻率、發(fā)生地點(diǎn)等。2.識(shí)別模型建立：從歷史數(shù)據(jù)中提取特征，建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的交通突發(fā)事件識(shí)別模型。3.決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)：綜合數(shù)據(jù)、模型以及決策支持算法，建立交通突發(fā)事件決策支持系統(tǒng)。4.原型實(shí)現(xiàn)與測(cè)試：開(kāi)發(fā)交通突發(fā)事件輔助決策系統(tǒng)的原型，并進(jìn)行實(shí)際測(cè)試和性能評(píng)估。六、預(yù)期結(jié)果1.建立交通突發(fā)事件信息庫(kù)，包括交通突發(fā)事件的類(lèi)型、頻率、發(fā)生地點(diǎn)等信息。2.建立高準(zhǔn)確性的交通突發(fā)事件識(shí)別模型。3.建立交通突發(fā)事件輔助決策支持系統(tǒng)，包括預(yù)報(bào)決策、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)等功能。4.開(kāi)發(fā)交通突發(fā)事件輔助決策系統(tǒng)原型，并進(jìn)行實(shí)際測(cè)試和性能評(píng)估。七、研究進(jìn)度2021年1月-2月：文獻(xiàn)綜述2021年3月-4月：交通突發(fā)事件信息建模2021年5月-6月：交通突發(fā)事件識(shí)別模型建立2021年7月-9月：交通突發(fā)事件輔助決策支持系統(tǒng)建立2021年10月-11月：交通突發(fā)事件輔助決策系統(tǒng)原型開(kāi)發(fā)2021年12月-2022年1月：論文撰寫(xiě)和完成八、參考文獻(xiàn)1.GhoshS,BanerjeeM,MukherjeeS.Ahierarchicalmodulararchitectureforreal-timetrafficeventdetectiononalarge-scalesensornetwork[C].2014IEEEConferenceonComputerCommunicationsWorkshops(INFOCOMWKSHPS).IEEE,2014:703-708.2.ChenZ,MaoY,WangB,etal.MANA:Anevent-drivenmiddlewaresystemforreal-timetrafficincidentanalysis[C].2016IEEE20thInternationalConferenceonComputerSupportedCooperativeWorkinDesign(CSCWD).IEEE,2016:504-509.3.YuY,NiLM,YangSH,etal.TrafficView:Trafficdatavisualizationandanalysis[C].Proceedingsofthe10thinternationalconferenceonUbiquitouscomputing.ACM,2008:218-227.4.LiuY,ShaoM,LiYM,etal.Predictingtrafficconditionfromsocialmedia[C].Proceedingsofthe2017ACMonConferenceonInformationandKnowledgeManagement.ACM,2017:2291-2294.5.ZhengY,LiuY,YuanNJ,etal.Urbancomputin