1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着我国城市化进程的不断加快，城市交通问题日益凸显，交通拥堵已成为制约城市发展的重要因素之一。
准确预测城市车流量对缓解交通压力、提高道路通行能力、改善城市环境等方面具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
城市车流量预测是一个复杂的问题，多年来，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在城市车流量预测方面展开了广泛研究，并取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以城市道路交通流预测为研究对象，重点研究基于深度学习的城市车流量预测方法，主要研究内容包括：
1.城市车流量预测相关理论研究：深入研究城市车流量预测的基本概念、影响因素、预测方法等相关理论。
分析不同预测方法的优缺点和适用场景，为选择合适的预测方法提供理论依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型构建、实验验证和案例分析相结合的研究方法。
1.理论分析阶段：对城市车流量预测的相关理论进行系统梳理，分析现有预测方法的优缺点和适用场景。
研究深度学习在车流量预测领域的应用现状，分析现有深度学习模型的优缺点。
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.模型创新：本研究将探索新的深度学习模型或改进现有模型，以提高城市车流量预测的精度和效率。
2.数据融合：本研究将尝试融合多源数据，例如历史车流量数据、天气数据、道路信息、社交媒体数据等，以构建更全面的车流量预测模型。
3.应用创新：本研究将探索车流量预测结果在城市交通管理中的新应用，例如交通信号灯优化控制、交通拥堵预警、路径规划等，为城市交通管理提供更智能化的解决方案。
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.李楠,王殿海.基于深度学习的城市道路短期交通流预测[J].计算机应用,2018,38(S2):258-262.
2.刘天亮,熊文,张涛,等.基于深度学习的城市交通流预测方法综述[J].计算机工程与应用,2021,57(19):29-40.
3.孙剑,徐镜叶,郭萌.基于深度学习的城市道路交通状态预测方法[J].计算机工程,2021,47(04):293-300.
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