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同济大学本科生毕业设计(论文)撰写规范

一、1.论文题目与摘要

(1)论文题目是学术论文的核心，它应简洁明了地反映论文的主题和内容。一个好的论文题目不仅能够吸引读者的注意，还能准确传达论文的研究方向和范围。在确定论文题目时，需要综合考虑研究内容、创新点以及研究方法的特殊性。例如，对于一篇关于城市交通流量预测的论文，一个合适的题目可能是“基于深度学习的城市交通流量预测模型研究”。

(2)摘要是对论文全文的浓缩和概括，它应该包含研究背景、目的、方法、结果和结论等关键信息。撰写摘要时，应遵循简洁、准确、客观的原则。摘要的文字不宜过多，一般控制在300字以内。摘要中应避免使用过于专业的术语，以便于不同领域的读者都能够理解。例如，在摘要中可以简要介绍研究背景，如“随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益严重”，并明确提出研究目的，如“本文旨在提出一种基于深度学习的城市交通流量预测方法”。

(3)在摘要的最后部分，应明确指出研究的结论和实际应用价值。这部分内容应简洁地总结研究成果，并指出其对相关领域的影响。例如，可以说明“通过实验验证，所提出的预测模型在准确性和实时性方面均优于现有方法，具有较好的应用前景”。此外，摘要还应包括关键词，以便于读者通过关键词检索到相关论文。关键词的选择应具有代表性和概括性，能够准确反映论文的主题。

二、2.绪论

(1)随着全球经济的快速发展，城市化进程不断加快，城市交通拥堵问题日益突出。据统计，截至2020年，全球约有50%的人口居住在城市，这一比例预计到2050年将上升至68%。城市交通拥堵不仅影响居民的出行效率，还加剧了环境污染和能源消耗。以我国为例，2019年全国城市交通拥堵指数达到5.4，其中北京、上海、广州等一线城市交通拥堵情况尤为严重。以北京市为例，高峰时段道路拥堵长度达到500公里，交通延误时间超过100分钟。

(2)为了解决城市交通拥堵问题，国内外学者开展了大量的研究。其中，智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS）作为一种新兴的解决途径，受到了广泛关注。ITS通过集成信息通信技术、控制技术、数据处理技术等，实现对交通系统的实时监控、预测和优化。例如，美国洛杉矶市在2009年启动了智能交通系统项目，通过安装智能交通信号灯、实时路况信息发布等手段，有效缓解了城市交通拥堵问题。据相关数据显示，项目实施后，交通拥堵时间减少了30%，平均车速提高了15%。

(3)在智能交通系统中，交通流量预测是关键环节之一。准确预测交通流量有助于交通管理部门制定合理的交通控制策略，提高道路通行效率。近年来，随着大数据、人工智能等技术的快速发展，基于机器学习的交通流量预测方法逐渐成为研究热点。以深度学习为例，其强大的非线性建模能力在交通流量预测领域取得了显著成果。例如，有研究采用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）对交通流量进行预测，预测准确率达到92%。此外，还有研究将深度学习与其他方法相结合，如将深度学习与模糊逻辑、支持向量机等方法结合，进一步提高预测精度。

三、3.文献综述

(1)在交通流量预测领域，文献综述是研究者梳理已有研究成果、明确研究现状和趋势的重要环节。早期的研究主要集中在基于经验模型的交通流量预测，如排队理论、流量均衡模型等。这些模型基于交通流量的历史数据，通过统计分析方法建立预测模型。例如，美国学者在20世纪50年代提出的流量均衡模型，通过假设交通流量的平衡状态，预测未来的交通流量。然而，这些模型往往无法适应复杂多变的交通环境，预测精度受到限制。

(2)随着信息技术的飞速发展，基于数据的交通流量预测方法逐渐成为研究热点。这类方法通过收集大量的实时交通数据，利用数据挖掘、机器学习等技术进行预测。其中，时间序列分析、支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）等方法在交通流量预测中得到了广泛应用。例如，有研究采用时间序列分析方法，通过分析历史交通数据中的趋势和季节性，预测未来的交通流量。SVM和ANN等方法则通过学习历史数据中的特征，建立预测模型。研究表明，基于数据的方法在预测精度和实时性方面具有显著优势。

(3)近年来，随着深度学习技术的兴起，其在交通流量预测领域的应用也日益广泛。深度学习通过模拟人脑神经网络结构，具有强大的特征提取和学习能力。在交通流量预测中，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）和长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）等被广泛应用于时间序列数据的预测。例如，CNN在图