较好推广能力，在解决非线性小样本以及高维式识别问题中表现出了许多特有优势。但是，支持向量机模型需要解决二次规划的问题，其规模与训练模式量成正比，因此训练算法计算复杂度高速度慢存储开销大。利用多元非参数回归模型进行交通流预测等对交通流预测中的参数和非参数模型进行了对比和基于递归神经网络模型对车辆通过高速公路的时间进行了预测等使用支持向量机对噪声数据和无噪声数据进行交通流预测，结果表明支持向量机具有较好的性能。在国内方面，王进和史其信用基于相空间重构理论的加权阶局域预测法进行了短期交通流预测，为用非线性的思想和方法分析短期交通流特性和预测短期交通流提供了个新的思路任雪莲等结合神经网络和遗传算法提出了种新的优化算法，预测效果优于单独使用算法王凡对支持向量机的参数选择核函数构造增量学习并行计算等方法以及在交通流预测中的应用进行了系统的研究。总的来说，非线性理论的方法更加符合交通非线性的特点，可以通过历史数据进行学习推演，不需要进行模型识别和参数估计。但是非线性方法需要有大量的数据作为作为支撑才能保持学习和预测的精度，这就增加了大量的运算。基于混合理论的方法基于混合理论方法般是将两种或两种以上的预测方法结合起来进行预测，组合各个模型的优点，以便能够得到更好的预测效果。年，和首次提出了组合预测的理论和方法，将不同的预测方法进行组合。现在的交通流预测组合模型主要有基于小波理论的综合模型如小波理论与滤波的结合小波理论与时间序列的结合基于神经网络的综合模型如神经网络与时间序列相结合神经网络与模糊系统相结合高阶广义神经元网络与遗传算法相结合等，以及多种方法的融合应用。基于模糊概念和神经网络结合提出了模糊神经网络模型，对高速公路短时交通流进行预测等将神经网络与时间序列模型相结合建立了组合预测模型，对未来半小时和小时的交通流量进行了步预测。在国内方面，冮龙晖将时间序列相似性分析方法和指数平滑预测方法相结合，设计了交通参数动态多步预测方法，并用城市快速路的实测交通流量数据对所提出的方法进行了实证分析杨世坚和贺国光提出了基于模糊均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法。总的来说，混合预测方法提升了预测的精度，但混合后的模型复杂，计算量大，预测速度下降，很难满足实时性要求。移动随着当今科技的飞速发展，智能手机智能平板等智能设备已经进入了千家万户，人们日常生活已经脱离不了这些设备了。谷歌公司的系统，凭借其免费开源的优势，在国内的智能移动市场上已经有超过半壁江山的占有率，目前许多的电视机顶盒播放器等都运行着系统，甚至还有些微波炉冰箱空调等这些日常家电也运行着系统。而移动设备和的结合，是从静态走向动态环境的重大发展，是继桌面之后又新的技术热点。陈飞翔，杨崇俊等在论文基于的移动研究中在基于服务的基础上，根据移动设备硬件环境和无线网络环境提出了基于的移动系统结构，详细设计了系统的模块结构，分析了系统中的空间数据存储与压缩空间数据索引等相关技术，最后讨论了在移动上实现的原理与方法。张绍明的论文下的实时交通导航系统中对基于技术构建的矢量地图解析引擎具有跨平台特性基于系统设计和实现方面的关键问题进行研究，特别是在了基于分形和最小边界矩形分解的改进树空间索引结构，提高了空间对象检索效率方面。在应用方面，公司已经发布了等移动的解决方案，同时些开源组织也提供了移动的解决方案，例如等。三关于选题的研究趋势更加高效的预测方法除了传统的预测方法外，许多学者还提出了些系统的其他设备，不能进行多设备测试数据库和的并没有经过授权，只能进行开发测试。九主要参考文献目录序号作者文章题目书目期刊名称出版单位时间陆化普，李瑞敏，朱茵智能交通系统概论北京中国铁道出版社，邝朝剑基于浮动车数据的物流配送路况预测研究华南理工大学硕士论文，徐耀群，尹逊芹基于实时路况的配送路径优化问题研究哈尔滨商业大学学报自然科学版,杨兆升，朱中基于卡尔曼滤波理论的交通流量实时预测模型中国公路学报,芮少权，匡安乐高速公路月度交通流预测模型长安大学学报自然科学版,聂佩林，余志，何兆成基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型交通运输工程学报fi,fi王进，史其信基于非线性理论的短期交通流预测研究西安建筑科技大学学报自然科学版,任雪莲，陈晓芬，马骏基于神经网络的遗传算法在短时交通流预测中的应用河北交通科技,王凡基于支持向量机的交通流预测方法研究大连大连理工大学冮龙晖城市道路交通状态判别及拥挤扩散范围估计方法研究吉林吉林大学,杨世坚，贺国基于模糊均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法,陈飞翔,杨崇俊,申胜利,于文洋,杨建字基于的移动研究算机工程与应用,张绍明，林怡，陈映鹰下的实时交通导航系统同济大学学报自然科学版陆海亭，张宁，黄卫，等短时交通流预测方法研究进展交通运输工程与信息学报吴边，吴信才关键技术研究计算机工程与设计注可用纸另加附页，页码格式用表示。十学位论文的详细提纲第章绪论研究背景福州市交通现状智能交通系统移动国内外研究现状实时路况系统研究现状路况预测移动现状研究意义论文的主要内容第二章道路交通状况的预测概述经典预测模型自回归滑动模型卡尔曼滤波模型神经网络模型支持向量机模型本来所选预测模型模型算法的实现本章小结第三章系统分析与设计需求分析系统环境需求数据需求系统功能需求系统的结构特点系统结构的选择系统设计的特点本章小结第四章客户端设计与构建客户端平台的选择开源操作系统空间数据库移动解决方案客户端数据管理格式数据生成与管理空间数据库的设计客户端各个功能模块设计与实现地图常规操作模块用户管理模块路况图层模块路况图库模块路径规划模块查询模块本章小结第五章服务器设计与构建系统平台的选择开源操作系统空间数据库企业级开发框架架构开源应用服务器系统服务器端部署实时路况数据采集模块设计与实现预测路况模块设计与实现路径规划模块的设计与实现其他模块的设计与实现本章小结第六章评价与展望评价和分析系统评价本文主要创新点系统存在的不足结论与展望结论展望参考文献注可用纸另加附页，页码格式用表示。指导教师意见指导教师签字年月日专业指导小组的审定意见指导小组组长签字年月日学院学位评定分委员会意见分委员会主席签字年月日知明行笃立诚致广全日制学术学位研究生学位论文开题报告论文题目基于平台福州市路况服务系统报告人申请学位理学硕士所在学院地理科学学院年级学号学科专业地图学与地理信息系统研究方向地理信息系统应用与区域发展指导教师报告时间国内外关于该选题的研究现状及趋势综述报告，申请博士学位者不少于字，申请硕士学位者不少于字研究背景选题背景随着我国经济不断发展和城市化水平不断提高，城市道路交通拥堵现象日益凸显，交通拥堵不仅造成资源的巨大浪费，而且会使城市环境质量下降，增加市民压力，使市民幸福感下降，国家虽然采取了各种政策来解决城市的交通压力，但我国交通拥挤情况并没有得到多大的缓解。而伴随着科技日新月异的发展，智能手机已经进入千家万户，是人们出行必须的工具之，并且运行系统的智能手机具有非常高的占有率，且还在不断的上升中。所以，设计个能够运行在设备上，能够显示实时路况，历史路况，还能能帮市民预测路况，进行合理的路径规划的移动是非常有必要的。研究区概况地理位置福州位于福建省东部沿海，闽江下游，介于北纬，东经。东濒东海，与台湾省隔海相望，西接三明市南平市，北接宁德市，南邻莆田市，泉州市。全市土地总面积平方公里，其中市区面积平方公里，全市户籍总人口约万人，常住人口万人。城市交通现状随着海峡西岸经济区战略目标的实施，福州迎来新轮的快速发展。目前，福州正在根据沿江向海东扩南进西拓的发展目标进行城市开发，交通拥挤将恶化。在无轨道交通的情况下，年，经过闽江的机动车辆将是道路交通容量的倍以上，届时道路拥挤情况将十分恶化。另外，道路安全也让人堪忧。据悉，福州小车的拥有量，到年为止，比年增加了倍。特别是从年起，年增长率高达。目前，福州的公共交通难以承载现代化的城市公交重任。有关数据显示，福州市现在每天大约有万人次的公交出行量。此外，福州公交分部不均，高峰时段，乘客难挤上车。二国内外关于该选题的研究现状实时路况实时路况系统是依托智能交通系统发展起来的，而智能交通系统，简称，最初是上个世纪年代在美国提出的，从年代开始，智能交通开始在美国日本和欧洲推行。我国的发展始于世纪年代末进行的城市交通信号控制试验研究，但真正迅速发展起来是在世纪年代中期以后，交通部门开始研究发展战略和地理信息系统全球定位系统电子数据交换等在交通中的应用是以关键理论研究为前提，将先进的信息技术通信技术电子控制技术及计算机处理技术等多种高新技术综合有效地运用于地面交通运输体系，从而建立起种实时准确高效的交通运输系统是现代地面交通运输体系发展的方向，是交通运输进入信息时代的重要标志当前解决城市交通问题的途径主要有两种种是加强道路建设，增加道路交通容量，完善道路交通网络另种则是发展智能交通系统，通过先进技术提高现有道路交通网络运行效率，从而达到缓解交通拥挤减少交通事故节省能源减轻环境污染的目的，在现有土地资源等条件制约下，城市道路不能无限增长。因此，就成为国际公认解决道路交通问题的最佳途径。目前国内外对实时路况的研究主要集中在实时路况数据的获取，实时路况数据的处理，实时路况数据的分析应用这三个方面，邝朝剑在他的硕士学位论文中针对在实时路况数据采集过程中经常出现的噪声数据和缺失数据的问题，提出了趋势历史均值填充方法来处理数据缺失的问题，提出了基于高斯分布的统计方法来处理噪声数据的问题，并从实际物流配送路网中数据验证了其有效性和准确性。经过处理之后的实时路况数据，已经在各行各业中使用了，目前国内外许多网站都推出了能够查看浏览实时路况的地图，例如谷歌地图，百度地图，高德地图等，可以为用户的出行提供很好的辅助。徐耀群，尹逊芹基于实时路况数据对物流配送路径的优化问题做了研究，通过分析实时动态网络模型，提出了针对实时路况的配送优化调整策略，并采取带插入规则的节约算法进步确保策略的有效性，解决了交通运输过程中的交通阻塞问题，降低了成本。路况预测路况预测主要是利用交通信息选择最合适的模型和方法来有效的预测未来段时间内的交通状况。路况预测模型最