1. 本选题研究的目的及意义
交通运输是国民经济和社会发展的基础性产业，对经济发展和社会进步具有重要的支撑和引领作用。
交通量的准确预测是交通规划、交通管理和交通控制等工作的重要基础。
随着城市化进程的加快和机动车保有量的快速增长，城市交通拥堵问题日益突出，交通量预测作为解决交通问题的关键环节，其重要性日益凸显。
2. 本选题国内外研究状况综述
交通量预测一直是交通领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在交通量预测方面做了大量研究，涉及的方法主要包括传统统计模型、时间序列分析方法、机器学习方法等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容是构建基于灰色系统GM(1,1)-BP神经网络的交通量预测模型，并通过实验证明该模型的有效性。
具体包括以下几个方面:
1. 主要内容
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，具体步骤如下：
1.数据收集与预处理:收集相关交通量数据，并对数据进行清洗、缺失值处理、数据标准化等预处理操作，以保证数据的准确性和一致性。
2.灰色系统GM(1,1)模型构建:利用灰色系统理论构建GM(1,1)模型，对交通量数据进行初步预测，并对模型进行精度检验与评估，以确定模型的预测能力。
3.BP神经网络模型构建:确定BP神经网络的网络结构，包括输入层、隐藏层、输出层的节点数，以及激活函数的选择等。
5. 研究的创新点
1.模型创新:将灰色系统GM(1,1)模型与BP神经网络模型相结合，构建了一种新的交通量预测模型，充分发挥了两种模型的优势，提高了交通量预测的准确性和可靠性。
2.方法创新:提出了一种基于灰色系统GM(1,1)模型的BP神经网络输入优化方法，利用GM(1,1)模型的预测结果对BP神经网络的输入进行优化，进一步提高了模型的预测精度。
3.应用创新:将该模型应用于城市交通量预测，为交通管理部门提供科学的决策依据，有助于缓解交通拥堵、提高交通安全水平。
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]李欣然,王晓燕,毛保华.基于组合模型的中长期交通流量预测[J].交通运输工程学报,2022,22(06):133-141.
[2]张婷,王殿海.基于CEEMDAN-PSO-ARMA-LSTM的交通流量组合预测[J].计算机工程与应用,2023,59(01):265-273.
[3]黄勃,张兰,王刚.基于深度学习的城市道路短期交通状态预测[J].计算机科学,2021,48(01):306-312.
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