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基于机器学习的出租车旅行时间估计模型的设计与开发开题报告

 2020-02-18 20:06:15  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1课题研究目的及意义

面对日益庞大的城市交通网络,以及城市客流的不断增加,对于出租车出行之前对路线行驶时间进行规划估计日益显示出其重要性。在城市交通网络中,道路拥堵的情况时有发生,尤其在大城市这种现象更加普遍,出租车作为客流中的一部分,对于正确估计其行驶时间对于旅客的时间规划,城市的交通情况改善,城市污染环境的缓解等有巨大的作用

估计出租车的旅行时间是出租车行驶中路线规划、导航和交通调度中的基本问题。当用户搜索到达目的地的路线时准确的旅行时间估计有助于更好的规划路线并避免拥挤的道路节约出行时间,反过来也有助于缓解交通拥堵。

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2. 研究的基本内容与方案



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3. 研究计划与安排

(1)2019/1/19—2019/2/28:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写

题报告;
(2)2019/3/1—2019/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;
(3)2019/5/1—2019/5/25:撰写及修改毕业论文;
(4)2019/5/26—2019/6/5:准备答辩。

4. 参考文献(12篇以上)

[1]wang, d., zhang, j., cao, w., li, j., amp; zheng, y. (2018). whenwill you arrive?estimating travel time based on deep neural networks. aaai.

[2]基于机器学习的目标跟踪算法研究综述[j]. 曹东,付承毓,金钢.计算机科学. 2016(12)

[3 [3]公交调度优化模型及其解法研究[j]. 曹丽雅.实验科学与技术.2011(04)

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