1. 本选题研究的目的及意义
随着我国城市化进程的不断加快，城市与公路交通之间的联系日益密切，交通量急剧增长，交通拥堵问题日益突出，对人们的出行效率和生活质量造成严重影响。
传统的交通管理模式已经难以适应日益复杂的交通环境，迫切需要探索新的交通管理和控制策略来缓解交通拥堵问题，提高交通系统运行效率。
本选题旨在研究基于智能交通系统（ITS）的公路与城市道路联动诱导策略，通过充分利用ITS技术手段，实现公路与城市道路交通信息的实时采集、共享和协同控制，为出行者提供更精准、及时的交通信息服务，引导交通流合理分布，优化路网资源利用，从而缓解交通拥堵、提高道路通行能力，保障交通安全，改善出行体验。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着智能交通系统（ITS）技术的快速发展，公路与城市道路联动诱导策略已成为国内外交通领域的研究热点。
1. 国内研究现状
国内学者在公路与城市道路联动诱导策略方面开展了大量研究工作，取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将重点围绕以下几个方面展开：
1.公路与城市道路交通运行特征分析:-分析公路与城市道路交通流特性差异，如交通量、速度、密度等指标的时空分布特征。
-研究两种道路交通的交互影响，如公路交通对城市道路交通的影响，城市道路交通对公路交通的影响等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真模拟、案例分析等多种研究方法，逐步深入地开展研究工作。
1.首先，将进行文献综述，收集和整理国内外关于公路与城市道路联动诱导策略、智能交通系统关键技术等方面的研究成果，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.其次，将采用理论分析的方法，对公路与城市道路交通运行特征进行分析，研究两种道路交通的交互影响，并在此基础上构建基于ITS的公路与城市道路联动诱导策略体系。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.构建公路与城市道路交通交互影响模型:将公路与城市道路交通视为一个整体，分析两种道路交通流的相互作用关系，构建交通交互影响模型，为联动诱导策略研究提供更准确的依据。
2.提出基于多源数据融合的交通流预测方法:综合利用多种交通数据源，如浮动车数据、视频检测数据、卡口数据、天气数据等，构建基于多源数据融合的交通流预测模型，提高预测精度。
3.设计基于个性化需求的动态路径诱导策略:考虑不同出行者的出行目的、出行时间、出行成本等个性化需求，设计基于个性化需求的动态路径诱导策略，为出行者提供更精准、更便捷的出行服务。
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]李萌,王殿海,段征宇,等.面向车联网环境下城市道路的交通流预测方法[J].吉林大学学报(工学版),2020,50(06):1847-1855.
[2]张婷,方志祥,宋开臣,等.基于出租车数据的城市道路行程时间估计方法[J].东南大学学报(自然科学版),2020,50(02):243-249.
[3]王佳音,郭继峰,孙剑,等.城市交通拥堵传播规律与疏导策略研究[J].公路交通科技,2021,38(02):147-154.
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