1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速和交通出行需求的不断增长，出租车作为一种便捷灵活的交通工具，在城市交通系统中扮演着越来越重要的角色。
准确估计出租车旅行时间，对于乘客出行规划、出租车调度管理以及城市交通拥堵治理等方面都具有重要意义。
出租车旅行时间估计是一个复杂的问题，受到多种因素的影响，例如：时间、天气、交通状况、路线选择等。
2. 本选题国内外研究状况综述
出租车旅行时间估计作为智能交通系统的重要研究方向之一，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在出租车旅行时间估计方面开展了大量的研究工作，主要集中在以下几个方面：
1.基于历史数据的统计方法：该方法利用历史出租车轨迹数据，通过统计分析方法，建立旅行时间与时间、日期、路线等因素之间的关系模型。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容如下:
1.出租车旅行时间估计问题分析：针对出租车旅行时间估计问题，分析其背景、意义、难点和挑战，明确研究目标和研究内容。
2.相关理论与技术研究：研究机器学习、数据挖掘、时空数据分析等相关理论和技术，为模型设计和开发奠定基础。
3.出租车旅行时间估计模型设计：设计基于机器学习的出租车旅行时间估计模型，包括特征选择与提取、模型选择与优化等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的研究方法。
首先，将进行文献综述，系统梳理国内外关于出租车旅行时间估计、机器学习、时空数据分析等方面的研究成果，为本研究提供理论基础和方法借鉴。
其次，将收集和整理相关数据，包括出租车轨迹数据、气象数据、路网数据等。
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.在模型设计方面，将结合出租车旅行时间估计问题的特点，设计一种新的基于机器学习的模型。
该模型将充分考虑时间、空间、天气、交通状况等多种因素对出租车旅行时间的影响，并采用先进的机器学习算法进行建模，以提高旅行时间估计的精度。
2.在特征工程方面，将探索新的特征提取方法，从出租车轨迹数据、气象数据、路网数据等多源数据中提取更有效的特征，以提高模型的预测能力。
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] 张维,郭继峰,王建强,等. 基于机器学习的列车旅行时间估计方法综述[J]. 铁道学报,2021,43(06):1-11.
[2] 徐志远,王佳,张宏达,等. 基于机器学习的出租车行程时间预测模型[J]. 计算机应用研究,2021,38(06):1665-1669.
[3] 程唯芳,李瑞敏. 基于机器学习算法的船舶ETA预测模型研究[J]. 中国航海,2022,45(01):112-118.
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