1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着武汉市经济的快速发展和城市化进程的加速，交通运输需求持续增长，客货运量呈现出不断攀升的趋势。
准确预测客货运量对交通基础设施规划、运输资源配置和交通政策制定具有重要意义。
本选题旨在研究基于神经网络的武汉客货运量预测方法，为武汉市交通运输发展提供科学依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
客货运量预测是交通运输领域的重要研究课题，近年来，国内外学者在该领域展开了大量研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在客货运量预测方面做了大量研究，主要集中在以下几个方面：
传统预测方法:早期研究主要采用时间序列分析方法、回归分析方法等统计学方法进行客货运量预测。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以武汉市为研究对象，收集整理相关的客货运量历史数据、经济指标、政策法规等数据，并对数据进行预处理。
在分析武汉市客货运量发展现状及趋势的基础上，识别影响客货运量的关键因素，构建合理的指标体系。
本研究将选择合适的神经网络模型，并对其进行优化，以提高预测精度。
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，具体步骤如下：
1.数据收集与处理:通过查阅统计年鉴、交通运输部门网站、相关研究文献等途径，收集武汉市客货运量历史数据、经济指标、政策法规等数据。
对收集到的数据进行清洗、筛选、缺失值处理等预处理，为后续分析建模提供高质量的数据基础。
2.模型构建与训练:选择合适的神经网络模型，例如BP神经网络、LSTM神经网络等，根据数据特征和研究目标进行模型结构设计。
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.数据融合:将传统的客货运量统计数据与经济指标、政策法规等多源数据进行融合，构建更全面的指标体系，为模型提供更丰富的输入信息，以提高预测精度。
2.模型优化:针对武汉市客货运量预测的特点，对传统的神经网络模型进行优化，例如改进模型结构、优化参数设置、引入新的训练算法等，以提高模型的预测精度和泛化能力。
3.预测结果应用:将预测结果与武汉市交通运输发展规划相结合，分析预测结果对交通基础设施规划、运输资源配置、交通政策制定的指导意义，为相关部门提供更科学的决策支持。
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] 王佳,王先甲,唐亮,等.基于深度学习的LSTM模型在中长期铁路客运量预测的应用[J].交通信息与安全,2021,39(05):91-97.
[2] 邓羽,周强,周云,等.基于组合模型的中长期铁路货运量预测[J].铁道运输与经济,2022,44(09):30-36 76.
[3] 王伟. 基于深度学习的铁路货运量预测方法研究[D].北京交通大学,2021.
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