1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着武汉市经济的快速发展和城市化进程的加速推进，交通运输需求持续增长，客货运量呈现出快速增长的趋势。
准确预测客货运量对城市交通规划、基础设施建设和交通管理至关重要。
本选题旨在研究基于神经网络的武汉客货运量预测方法，并利用该方法对武汉市的客货运量进行预测分析，为武汉市交通运输体系的规划和发展提供科学依据和决策支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在客货运量预测领域展开了大量研究，并取得了丰硕成果。
1. 国内研究现状
国内学者在客货运量预测领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.武汉市客货运量发展现状分析：-分析武汉市交通运输体系的构成和特点，以及客货运输的发展现状。
-收集和整理武汉市历年客货运量数据，并对数据进行统计分析，揭示客货运量的发展趋势和规律。
2.神经网络模型构建：-介绍神经网络的基本原理和常用模型，分析不同神经网络模型在客货运量预测中的适用性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：通过查阅相关文献资料，了解国内外客货运量预测的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与处理阶段：从武汉市交通运输局、统计局等相关部门收集武汉市历年客货运量及相关影响因素的数据，并对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理和标准化等预处理，为模型构建提供数据支撑。
3.模型构建与训练阶段：根据武汉市客货运量的特点和影响因素，选择合适的神经网络模型，并对模型的结构和参数进行设计和优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将神经网络模型应用于武汉市客货运量预测，探索更精准、高效的预测方法，以克服传统预测方法的局限性。
2.结合武汉市客货运量的特点和影响因素，对神经网络模型进行结构优化和参数调整，以提高模型的预测精度和泛化能力。
3.对武汉市客货运量预测结果进行深入分析，揭示影响客货运量变化的主要因素，并提出相应的政策建议，为武汉市交通运输发展提供决策支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王超, 谢理, 彭勃. 基于深度学习的铁路客运量预测[J]. 铁道运输与经济, 2022, 44(09): 54-59.
2. 刘畅, 孙玲玲, 王佳文. 基于深度学习和组合模型的客运量预测[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(03): 101-110.
3. 李晓东, 王晓燕, 高原. 基于CEEMDAN-LSTM-Attention组合模型的铁路客运量预测[J]. 北京交通大学学报, 2022, 46(05): 89-98.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
