1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着城市化进程的加速和机动车保有量的快速增长，交通事故已成为一个严重的社会问题，造成巨大的生命财产损失和社会影响。
传统的交通事故预测方法主要依赖于历史数据和统计模型，但在面对日益复杂的交通环境和海量数据时，其预测精度和效率面临挑战。
智能交通系统（ITS）的兴起为交通事故预测提供了新的机遇。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，智能交通事故预测已成为国内外研究的热点，学者们从不同的角度和方法进行了探索。
1. 国内研究现状
国内学者在智能交通事故预测方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以智能交通系统为背景，探索基于机器学习的交通事故预测方法，主要内容包括：
1. 主要内容
1.交通事故数据分析:收集和分析智能交通系统提供的交通流量、道路环境、气象条件等数据，以及历史交通事故数据，识别交通事故的影响因素。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与案例研究相结合的方法。
首先，通过查阅文献、收集数据，对智能交通事故预测的相关理论、方法和技术进行系统梳理。
其次，利用Python等编程语言和相关机器学习库，对收集到的交通数据进行预处理、特征提取和模型训练。
5. 研究的创新点
1.基于多源数据的交通事故预测:本研究将充分利用智能交通系统提供的多源异构数据，例如交通流量、道路环境、气象条件、车辆轨迹等，构建更加全面的交通事故预测模型，以提高预测精度。
2.融合深度学习的交通事故预测:本研究将探索深度学习模型在交通事故预测中的应用，利用深度学习强大的特征提取能力，挖掘交通数据中的隐藏模式，进一步提高预测模型的性能。
3.面向应用的交通事故预测:本研究将结合实际案例，分析交通事故预测模型在交通管理、交通安全教育、驾驶员辅助系统等方面的应用场景，为智能交通系统的建设和发展提供参考。
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]李欣,张毅,王殿海.基于深度学习的交通事故预测模型研究综述[J].公路交通科技,2022,39(01):132-141 148.
[2]郭志恒,王笑京,段征宇,叶龙.多源数据驱动的城市道路交通事故时空演化预测研究进展[J].中国公路学报,2021,34(09):1-20.
[3]王超,焦世杰,王佳,马龙,杜宇.基于深度学习的道路交通事故风险时空预测研究进展[J].公路交通科技,2021,38(08):148-158.
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