1. 本选题研究的目的及意义
随着交通信息化和智能交通系统（ITS）的快速发展，交通地理信息数据呈现爆炸式增长。
如何从海量、多源、异构的交通地理信息数据中挖掘潜在的知识和规律，已成为交通运输领域的重要课题。
本选题研究旨在对交通地理信息挖掘算法进行系统性的综述与验证分析，为交通管理、规划和服务提供决策支持，具有重要的理论价值和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
交通地理信息挖掘作为数据挖掘和交通地理信息系统交叉领域的研究热点，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在交通地理信息挖掘领域开展了大量研究工作，主要集中在以下方面：交通拥堵预测：利用出租车GPS轨迹数据、道路传感器数据等，结合深度学习、时空分析等方法，构建交通拥堵预测模型，为交通出行提供参考。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.交通地理信息挖掘相关理论基础:介绍地理信息系统、空间数据挖掘方法和交通地理信息特征分析等相关理论基础，为后续研究奠定基础。
2.常用交通地理信息挖掘算法:对聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法和时空轨迹分析算法等常用交通地理信息挖掘算法进行详细介绍，分析其基本思想、优缺点、适用范围以及在交通领域的应用情况。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、案例分析法和实验法相结合的研究方法。
1.文献研究法：系统搜集国内外关于交通地理信息挖掘算法、应用场景和发展趋势等方面的文献资料，包括期刊文章、会议论文、学位论文、研究报告等。
对收集到的文献进行整理、分类和归纳，了解国内外研究现状、热点问题和未来方向，为本研究提供理论基础和参考依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建较为完整的交通地理信息挖掘算法体系:在全面梳理已有研究的基础上，将从算法原理、优缺点、适用场景等多个维度对交通地理信息挖掘算法进行分类和比较分析，构建较为完整的算法体系，为研究者提供参考指南。
2.结合实际案例深入分析不同算法的适用场景:不局限于理论介绍，将结合城市交通拥堵预测、交通事故风险识别、公共交通线路优化、基于位置的服务推荐等实际案例，深入分析不同算法的适用场景，为实际应用提供更具针对性的建议。
3.利用真实交通数据集验证算法性能:不同于单纯的理论综述，本研究将利用真实交通数据集，对典型交通地理信息挖掘算法进行实验验证，并对算法性能进行量化分析，为算法的选择和优化提供更可靠的依据。
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.孙乐,李清泉,刘经南,等.时空轨迹数据挖掘研究进展[J].武汉大学学报(信息科学版),2016,41(12):1663-1674.
2.赵卫锋,谢东,李清泉.基于轨迹大数据的城市功能区识别研究进展[J].测绘学报,2018,47(06):768-781.
3.刘章,郭庆胜,陈玉霞,等.城市出租车轨迹数据挖掘与应用综述[J].测绘科学,2019,44(04):1-8 27.
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