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东南大学研究生学位论文开题报告

一、课题背景与意义

(1)随着我国经济的快速发展，城市化进程不断加快，城市基础设施建设和改造需求日益增长。特别是在东部沿海地区，随着人口和经济密度的增加，城市交通拥堵、环境污染、能源消耗等问题日益突出。据统计，我国城市交通拥堵问题已影响到超过2亿人口，每年因交通拥堵造成的经济损失高达数千亿元。因此，如何提高城市交通系统的运行效率，实现绿色、可持续的交通发展，已成为我国城市规划和建设的重要课题。

(2)在此背景下，智能交通系统（ITS）应运而生，它通过集成先进的传感器技术、通信技术、信息处理技术等，实现对交通流的实时监控、预测和优化。据相关数据显示，智能交通系统在实施地区，平均可以减少20%的交通拥堵，降低10%的碳排放。以美国硅谷为例，通过引入智能交通系统，不仅有效缓解了交通压力，还提高了道路通行效率，减少了交通事故的发生。

(3)东南大学在智能交通领域具有丰富的科研经验和雄厚的学术实力，近年来，我校在智能交通系统的研究中取得了显著成果。例如，我校研究人员成功研发了一种基于大数据的交通流量预测模型，该模型在多个城市交通预测竞赛中取得了优异成绩。此外，我校还与多家企业合作，将研究成果应用于实际工程项目，为我国智能交通系统的发展做出了积极贡献。因此，本课题的研究不仅具有理论意义，而且在实际应用中具有广阔的前景。

二、国内外研究现状

(1)国外在智能交通系统领域的研究起步较早，欧美等发达国家已将ITS作为国家战略发展重点。美国、德国、日本等国家在智能交通系统的研究和应用方面取得了显著成果。例如，美国在智能交通系统的研发上投入了大量资金，建立了覆盖全国的高速公路交通控制系统，有效提升了道路通行效率。德国则专注于新能源汽车与智能交通系统的融合，力求实现绿色、低碳的出行方式。日本在智能交通系统的技术研发和应用方面具有较高水平，尤其在智能交通信号控制系统、自动驾驶技术等方面取得了突破。

(2)我国在智能交通系统的研究与应用方面也取得了长足进步。近年来，我国政府高度重视智能交通系统的发展，将ITS列为国家战略性新兴产业。我国智能交通系统的研究主要集中在交通流量预测、智能交通信号控制、自动驾驶技术、车联网等领域。在交通流量预测方面，我国已成功研发出多种预测模型，如基于人工智能的交通流量预测方法、基于大数据的交通流量预测方法等。在智能交通信号控制方面，我国已实现部分城市的交通信号智能控制，提高了道路通行效率。在自动驾驶技术方面，我国在自动驾驶汽车的道路测试、商业化运营等方面取得了重要进展。

(3)随着互联网、大数据、人工智能等新兴技术的快速发展，智能交通系统的研究与应用进入了一个新的阶段。国内外学者纷纷从多学科、多领域对智能交通系统进行研究，如从经济学、心理学、社会学等角度探讨智能交通系统对城市交通的影响，从计算机科学、通信工程等角度研究智能交通系统的关键技术。此外，我国政府和企业也在积极探索智能交通系统的商业模式，推动智能交通系统的市场化发展。总之，国内外在智能交通系统领域的研究现状表明，该领域具有广泛的发展前景和巨大的应用价值。

三、研究内容与目标

(1)本课题的研究内容主要包括以下几个方面：首先，对现有智能交通系统技术进行深入分析，包括交通流量预测、智能交通信号控制、自动驾驶技术等关键技术的研究现状及发展趋势。其次，针对我国城市交通拥堵问题，结合大数据和人工智能技术，构建一个智能交通系统框架，实现对交通流的实时监控、预测和优化。再次，通过模拟实验和实际案例分析，验证所构建的智能交通系统在提高道路通行效率、降低能源消耗、减少环境污染等方面的效果。

(2)本课题的研究目标分为短期目标和长期目标。短期目标包括：1）构建一个基于大数据和人工智能的智能交通系统框架；2）开发一套适用于我国城市交通拥堵问题的智能交通信号控制系统；3）研究并实现一种基于深度学习的交通流量预测方法。长期目标包括：1）将智能交通系统应用于我国多个城市，缓解城市交通拥堵问题；2）推动智能交通系统与新能源汽车、智慧城市建设等领域的深度融合；3）为我国智能交通系统的发展提供理论依据和技术支持。

(3)本课题的研究重点在于以下几个方面：1）针对我国城市交通拥堵问题，研究并开发一种具有针对性的智能交通信号控制系统；2）结合大数据和人工智能技术，实现对交通流的实时监控和预测，为交通管理部门提供决策依据；3）探讨智能交通系统在提高道路通行效率、降低能源消耗、减少环境污染等方面的应用效果。此外，本课题还将关注以下内容：1）智能交通系统与新能源汽车的协同发展；2）智能交通系统在智慧城市建设中的应用；3）智能交通系统的商业模式探索。通过本课题的研究，旨在为我国智能交通系统的发展提供有力支持，推动我国城市交通的可持续发展。

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