神经网络的智能交通大数据过拟合问题处理开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着智能交通系统（its）的快速发展，海量的交通数据为优化交通管理、提高交通效率提供了前所未有的机遇。

神经网络作为一种强大的机器学习方法，在处理智能交通大数据方面展现出巨大潜力，例如预测交通流量、识别交通事件、优化交通信号控制等。

然而，神经网络在应用于智能交通大数据时，由于数据量庞大、维度高、噪声多等特点，极易出现过拟合问题，导致模型泛化能力下降，难以有效应用于实际交通场景。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者针对神经网络的过拟合问题，特别是在智能交通大数据应用方面，展开了大量的研究，并取得了一系列成果。

国内研究现状国内学者在智能交通大数据过拟合问题上取得了一定的进展，主要集中在数据预处理、模型优化和正则化技术等方面。

例如，一些学者提出利用主成分分析（pca）和自编码器等方法对交通数据进行降维，以减少数据冗余和噪声，从而缓解过拟合。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.深入分析智能交通大数据的特点，包括数据规模、数据维度、数据噪声、数据稀疏性、时空特性等，以及这些特点如何导致神经网络过拟合。

2.系统研究神经网络过拟合问题，包括其定义、产生原因、表现形式以及常用的解决方法。

3.针对智能交通大数据的特点，研究和评估不同数据预处理方法对神经网络过拟合的影响，例如数据清洗、数据降维、数据标准化等，并提出适用于智能交通大数据的预处理策略。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解神经网络、智能交通大数据、过拟合问题等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.数据收集与分析阶段：收集真实的智能交通大数据，例如交通流量数据、道路状况数据、气象数据等，对数据进行清洗、预处理和统计分析，了解数据的特征和规律，为后续模型的构建和评估提供依据。

3.模型构建与训练阶段：选择合适的神经网络模型，例如cnn、rnn、lstm等，根据智能交通大数据的特点对模型进行优化，并利用已有的数据对模型进行训练，评估模型的性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对性地研究智能交通大数据的特性对神经网络过拟合的影响，并提出相应的解决方案。

2.尝试结合多种过拟合处理方法，例如数据预处理、正则化技术、dropout、earlystopping等，以获得更好的效果。

3.探索新的过拟合处理方法，例如集成学习、对抗训练、数据增强等，并将其应用于智能交通大数据分析。

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] 张涛,史忠科.大数据时代的人工智能:机遇、挑战与趋势[j].计算机研究与发展,2015,52(09):1972-1982.

[2] 李德毅,杜鹢.论大数据时代的认知革命[j].软件学报,2016,27(09):2081-2093.

[3] 孙剑,李开复,张栋,等.人工智能技术趋势分析[j].中国科学院院刊,2016,31(06):692-699.