申報書課題分工一、封面內(nèi)容

項目名稱：基于深度學(xué)習(xí)的智能交通系統(tǒng)優(yōu)化研究

申請人姓名：張三

聯(lián)系方式：138xxxx5678

所屬單位：某某大學(xué)交通工程系

申報日期：2021年10月

項目類別：應(yīng)用研究

二、項目摘要

本項目旨在利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對智能交通系統(tǒng)進行優(yōu)化研究。隨著我國智能交通系統(tǒng)的快速發(fā)展，如何提高系統(tǒng)運行效率、降低交通事故發(fā)生率成為亟待解決的問題。本項目將圍繞以下幾個方面展開研究：

1.分析智能交通系統(tǒng)的現(xiàn)狀及存在的問題，梳理系統(tǒng)優(yōu)化的需求和挑戰(zhàn)。

2.基于深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建交通流量預(yù)測模型，實現(xiàn)對交通流量的精準(zhǔn)預(yù)測，為交通管控提供數(shù)據(jù)支持。

3.利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行道路擁堵識別，分析擁堵成因，提出針對性的緩解措施。

4.結(jié)合實時數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號燈控制策略，提高道路通行效率。

5.設(shè)計一套完善的智能交通系統(tǒng)評價體系，對優(yōu)化后的系統(tǒng)進行效果評估。

本項目預(yù)期成果如下：

1.提出一種有效的交通流量預(yù)測模型，提高交通管控的準(zhǔn)確性。

2.開發(fā)一套擁堵識別與緩解算法，降低道路擁堵現(xiàn)象。

3.優(yōu)化信號燈控制策略，提升道路通行能力。

4.形成一套科學(xué)的智能交通系統(tǒng)評價體系，為我國智能交通系統(tǒng)發(fā)展提供參考。

5.發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文，提升項目組成員的學(xué)術(shù)影響力。

本項目將結(jié)合實際交通數(shù)據(jù)，運用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行研究，有望為我國智能交通系統(tǒng)優(yōu)化提供有力支持。

三、項目背景與研究意義

隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和城市化進程的加快，交通擁堵、空氣污染和出行效率低下等問題日益嚴(yán)重。智能交通系統(tǒng)（IntelligentTransportationSystems,ITS）作為一種集成了信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通信傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)及自動控制技術(shù)等多種先進技術(shù)的交通系統(tǒng)，被認(rèn)為是解決上述問題的有效途徑之一。近年來，我國在智能交通系統(tǒng)的發(fā)展上取得了顯著的成就，但在實際運行過程中，仍存在許多問題和挑戰(zhàn)。

首先，現(xiàn)有的智能交通系統(tǒng)在交通流量預(yù)測、擁堵識別和信號控制等方面，由于算法和模型的局限性，往往無法精確地反映實際交通狀況，導(dǎo)致交通管控措施的實效性有待提高。其次，由于交通數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和實時性，如何高效地處理和分析這些數(shù)據(jù)，以支持交通決策，是目前智能交通系統(tǒng)面臨的重要問題。此外，現(xiàn)行的智能交通系統(tǒng)評價體系尚不完善，缺乏對系統(tǒng)優(yōu)化效果的科學(xué)評估，這在一定程度上制約了智能交通系統(tǒng)的進一步發(fā)展。

本項目的研究，旨在通過引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，解決智能交通系統(tǒng)在交通流量預(yù)測、擁堵識別和信號控制等方面的核心問題。深度學(xué)習(xí)作為一種強大的機器學(xué)習(xí)方法，已經(jīng)在圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了突破性的進展。其在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用，有望通過模型的深度和復(fù)雜性，捕捉到交通數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征和規(guī)律，從而提高交通管控的準(zhǔn)確性和效率。

項目的社會價值主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是通過精確的交通流量預(yù)測，可以有效地指導(dǎo)交通管制和規(guī)劃，減少交通擁堵，提高道路通行能力；二是通過對擁堵的實時識別和處理，可以減少因擁堵帶來的能源消耗和空氣污染，提升城市的環(huán)境質(zhì)量；三是通過智能化的信號控制，可以提高交通系統(tǒng)的整體效率，降低交通事故的發(fā)生率，保障人民的生命財產(chǎn)安全。

項目的經(jīng)濟價值則體現(xiàn)在通過優(yōu)化智能交通系統(tǒng)，可以減少因交通擁堵帶來的經(jīng)濟損失，提高物流效率，促進城市的經(jīng)濟發(fā)展。同時，智能交通系統(tǒng)的優(yōu)化也有助于提升城市的形象，吸引更多的人流和投資，從而帶動城市的社會進步。

在學(xué)術(shù)研究方面，本項目通過將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于智能交通系統(tǒng)，不僅有助于推動智能交通系統(tǒng)的研究和實踐，也為深度學(xué)習(xí)技術(shù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的研究視角和解決方法。項目的成功實施，將為相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者提供重要的研究參考，推動我國智能交通技術(shù)的發(fā)展。

四、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

智能交通系統(tǒng)作為一個跨學(xué)科的研究領(lǐng)域，涉及計算機科學(xué)、交通運輸工程、信息技術(shù)等多個學(xué)科。近年來，國內(nèi)外學(xué)者在智能交通系統(tǒng)優(yōu)化方面取得了豐碩的研究成果，但同時也存在一些尚未解決的問題和研究空白。

在國外，智能交通系統(tǒng)的研究起步較早，已取得了一系列的研究成果。在交通流量預(yù)測方面，國外學(xué)者主要采用機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)和時間序列分析等方法構(gòu)建預(yù)測模型。例如，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和隨機森林等算法進行交通流量的預(yù)測研究，取得了一定的準(zhǔn)確性。在擁堵識別方面，國外學(xué)者的研究主要集中在基于車輛檢測器、攝像頭等傳感器的數(shù)據(jù)處理和分析，通過特征提取和模式識別技術(shù)，實現(xiàn)擁堵的實時檢測和識別。此外，在信號燈控制策略優(yōu)化方面，國外學(xué)者也開展了一系列的研究，如基于遺傳算法、蟻群算法和粒子群優(yōu)化等智能優(yōu)化方法，尋求信號燈控制策略的最優(yōu)化。

在國內(nèi)，智能交通系統(tǒng)的研究也取得了顯著的進展。學(xué)者們針對交通流量預(yù)測、擁堵識別和信號控制等方面的問題，開展了大量的研究工作。在交通流量預(yù)測方面，國內(nèi)學(xué)者主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和ARIMA模型等方法進行預(yù)測研究，取得了一定的研究成果。在擁堵識別方面，國內(nèi)學(xué)者通過車輛檢測器、攝像頭等傳感器數(shù)據(jù)，利用圖像處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)了擁堵的實時識別和預(yù)警。在信號控制策略優(yōu)化方面，國內(nèi)學(xué)者也提出了一些基于優(yōu)化算法的方法，如遺傳算法、蟻群算法和粒子群優(yōu)化等，以提高信號燈控制策略的效果。

盡管國內(nèi)外學(xué)者在智能交通系統(tǒng)優(yōu)化方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些尚未解決的問題和研究空白。首先，現(xiàn)有的交通流量預(yù)測模型普遍存在預(yù)測精度不高的問題，需要進一步研究更準(zhǔn)確的預(yù)測模型。其次，擁堵識別的研究仍處于初級階段，如何提高擁堵識別的準(zhǔn)確性和實時性，是當(dāng)前研究的重要問題。此外，信號控制策略的優(yōu)化研究雖然取得了一定的成果，但如何根據(jù)不同地區(qū)的交通特點，制定出針對性的優(yōu)化策略，仍需進一步研究。

本項目將針對上述問題和研究空白，結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，開展智能交通系統(tǒng)優(yōu)化研究。通過深入研究交通流量預(yù)測、擁堵識別和信號控制等方面的關(guān)鍵問題，力求提高智能交通系統(tǒng)的運行效率，為我國智能交通系統(tǒng)的發(fā)展提供有力支持。

五、研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項目的主要研究目標(biāo)是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對智能交通系統(tǒng)進行優(yōu)化，提高其運行效率和管控效果。具體而言，研究目標(biāo)包括：

（1）構(gòu)建一種準(zhǔn)確的交通流量預(yù)測模型，以提高交通管控的準(zhǔn)確性。

（2）開發(fā)一種有效的擁堵識別與緩解算法，降低道路擁堵現(xiàn)象。

（3）優(yōu)化信號燈控制策略，提高道路通行效率。

（4）設(shè)計一套完善的智能交通系統(tǒng)評價體系，對優(yōu)化后的系統(tǒng)進行效果評估。

2.研究內(nèi)容

為實現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本項目將開展以下四個方面的工作：

（1）交通流量預(yù)測模型的構(gòu)建

針對現(xiàn)有交通流量預(yù)測模型預(yù)測精度不高的問題，本項目將研究并構(gòu)建一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的交通流量預(yù)測模型。具體來說，我們將探索使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，結(jié)合多種影響交通流量的因素（如歷史交通數(shù)據(jù)、天氣情況、特殊事件等），實現(xiàn)對交通流量的精確預(yù)測。

（2）擁堵識別與緩解算法的研究

為了降低道路擁堵現(xiàn)象，本項目將研究并開發(fā)一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的擁堵識別與緩解算法。具體來說，我們將利用車輛檢測器、攝像頭等傳感器收集的數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)算法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）進行特征提取和模式識別，實現(xiàn)擁堵的實時檢測和識別。在此基礎(chǔ)上，我們將結(jié)合擁堵成因和道路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，設(shè)計相應(yīng)的擁堵緩解策略。

（3）信號燈控制策略的優(yōu)化

本項目將研究并優(yōu)化信號燈控制策略，以提高道路通行效率。具體來說，我們將利用深度學(xué)習(xí)算法（如遺傳算法、蟻群算法等）對信號燈控制策略進行優(yōu)化，尋求在不同交通流量和道路條件下，使道路通行效率最大化的控制策略。

（4）智能交通系統(tǒng)評價體系的設(shè)計

為了對優(yōu)化后的智能交通系統(tǒng)進行效果評估，本項目將設(shè)計一套完善的評價體系。具體來說，我們將從交通流量預(yù)測準(zhǔn)確性、擁堵緩解效果、信號燈控制策略優(yōu)化程度等多個方面，構(gòu)建一套科學(xué)、全面的評價體系。通過該體系，不僅可以對優(yōu)化后的智能交通系統(tǒng)進行效果評估，還可以為后續(xù)的研究和改進提供參考。

本項目將結(jié)合實際交通數(shù)據(jù)，運用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行研究，有望為我國智能交通系統(tǒng)優(yōu)化提供有力支持。通過實現(xiàn)研究目標(biāo)，項目將為我國智能交通系統(tǒng)的進一步發(fā)展奠定基礎(chǔ)，為解決交通擁堵、提高道路通行能力等方面的問題提供有效途徑。同時，項目的研究成果也將為相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者提供重要的研究參考，推動我國智能交通技術(shù)的發(fā)展。

六、研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法

本項目將采用以下研究方法：

（1）文獻調(diào)研：通過查閱國內(nèi)外相關(guān)研究文獻，了解并分析現(xiàn)有智能交通系統(tǒng)優(yōu)化方法的研究現(xiàn)狀、優(yōu)點和不足，為本項目提供理論依據(jù)。

（2）深度學(xué)習(xí)算法研究：針對交通流量預(yù)測、擁堵識別和信號控制等方面的問題，研究并選擇合適的深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、遺傳算法、蟻群算法等。

（3）模型構(gòu)建與訓(xùn)練：基于所選深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建相應(yīng)的預(yù)測、識別和優(yōu)化模型，利用實際交通數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，以提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性、識別效果和優(yōu)化效果。

（4）系統(tǒng)評價與優(yōu)化：設(shè)計一套完善的智能交通系統(tǒng)評價體系，對優(yōu)化后的系統(tǒng)進行效果評估。根據(jù)評估結(jié)果，對系統(tǒng)進行持續(xù)優(yōu)化，以實現(xiàn)最佳性能。

2.技術(shù)路線

本項目的研究流程如下：

（1）文獻調(diào)研：對國內(nèi)外相關(guān)研究文獻進行查閱和分析，了解現(xiàn)有智能交通系統(tǒng)優(yōu)化方法的研究現(xiàn)狀、優(yōu)點和不足，為本項目提供理論依據(jù)。

（2）深度學(xué)習(xí)算法選擇與研究：針對交通流量預(yù)測、擁堵識別和信號控制等方面的問題，選擇合適的深度學(xué)習(xí)算法進行研究，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、遺傳算法、蟻群算法等。

（3）模型構(gòu)建與訓(xùn)練：基于所選深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建相應(yīng)的預(yù)測、識別和優(yōu)化模型。利用實際交通數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，以提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性、識別效果和優(yōu)化效果。

（4）系統(tǒng)評價與優(yōu)化：設(shè)計一套完善的智能交通系統(tǒng)評價體系，對優(yōu)化后的系統(tǒng)進行效果評估。根據(jù)評估結(jié)果，對系統(tǒng)進行持續(xù)優(yōu)化，以實現(xiàn)最佳性能。

（5）成果整理與總結(jié)：對研究過程和成果進行整理，撰寫項目研究報告和論文，總結(jié)本項目的研究成果和創(chuàng)新點。

本項目將結(jié)合實際交通數(shù)據(jù)，運用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行研究。通過以上技術(shù)路線的實施，有望為我國智能交通系統(tǒng)優(yōu)化提供有力支持，為解決交通擁堵、提高道路通行能力等方面的問題提供有效途徑。同時，項目的研究成果也將為相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者提供重要的研究參考，推動我國智能交通技術(shù)的發(fā)展。

七、創(chuàng)新點

1.理論創(chuàng)新

本項目在理論上的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用。通過引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，我們將構(gòu)建一種準(zhǔn)確的交通流量預(yù)測模型，提高交通管控的準(zhǔn)確性。此外，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法進行擁堵識別和信號控制策略優(yōu)化，也將為解決現(xiàn)有智能交通系統(tǒng)中的核心問題提供新的理論依據(jù)。

2.方法創(chuàng)新

本項目在方法上的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行交通流量預(yù)測，實現(xiàn)對交通流量的精確預(yù)測，提高交通管控的準(zhǔn)確性。

（2）利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行擁堵識別，通過特征提取和模式識別，實現(xiàn)擁堵的實時檢測和識別，為擁堵緩解提供數(shù)據(jù)支持。

（3）基于深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化信號燈控制策略，提高道路通行效率。

3.應(yīng)用創(chuàng)新

本項目在應(yīng)用上的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在智能交通系統(tǒng)評價體系的設(shè)計。我們將設(shè)計一套完善的評價體系，從交通流量預(yù)測準(zhǔn)確性、擁堵緩解效果、信號燈控制策略優(yōu)化程度等多個方面，對優(yōu)化后的智能交通系統(tǒng)進行效果評估。通過該體系，不僅可以對優(yōu)化后的智能交通系統(tǒng)進行效果評估，還可以為后續(xù)的研究和改進提供參考。

本項目將結(jié)合實際交通數(shù)據(jù)，運用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行研究。通過以上創(chuàng)新點的實現(xiàn)，有望為我國智能交通系統(tǒng)優(yōu)化提供有力支持，為解決交通擁堵、提高道路通行能力等方面的問題提供有效途徑。同時，項目的研究成果也將為相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者提供重要的研究參考，推動我國智能交通技術(shù)的發(fā)展。

八、預(yù)期成果

1.理論貢獻

本項目在理論上的主要貢獻包括：

（1）構(gòu)建一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的交通流量預(yù)測模型，提高交通管控的準(zhǔn)確性。

（2）提出一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的擁堵識別與緩解算法，降低道路擁堵現(xiàn)象。

（3）基于深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化信號燈控制策略，提高道路通行效率。

（4）設(shè)計一套完善的智能交通系統(tǒng)評價體系，對優(yōu)化后的系統(tǒng)進行效果評估。

2.實踐應(yīng)用價值

本項目在實踐應(yīng)用上的主要價值包括：

（1）提高交通管控的準(zhǔn)確性，減少交通擁堵，提高道路通行能力。

（2）降低因擁堵帶來的能源消耗和空氣污染，提升城市的環(huán)境質(zhì)量。

（3）提高物流效率，促進城市的經(jīng)濟發(fā)展。

（4）提升城市的形象，吸引更多的人流和投資，從而帶動城市的社會進步。

3.社會與經(jīng)濟影響

本項目的研究成果將有助于解決我國智能交通系統(tǒng)在實際運行過程中存在的問題，提高系統(tǒng)的運行效率和管控效果。通過提高交通管控的準(zhǔn)確性，減少交通擁堵，提高道路通行能力，本項目的實施將有助于緩解城市交通壓力，提升市民的出行體驗。同時，通過降低因擁堵帶來的能源消耗和空氣污染，本項目的實施將有助于改善城市的環(huán)境質(zhì)量，提升城市居民的生活質(zhì)量。此外，通過提高物流效率，本項目的研究成果還將有助于促進城市的經(jīng)濟發(fā)展，提升城市的競爭力。最后，通過提升城市的形象，吸引更多的人流和投資，本項目的研究成果還將有助于帶動城市的社會進步，提升城市居民的社會地位和生活水平。

九、項目實施計劃

1.時間規(guī)劃

本項目預(yù)計為期24個月，分為三個階段進行。具體時間規(guī)劃如下：

第一階段（第1-6個月）：文獻調(diào)研與理論基礎(chǔ)構(gòu)建。任務(wù)包括查閱國內(nèi)外相關(guān)研究文獻，了解智能交通系統(tǒng)優(yōu)化方法的研究現(xiàn)狀，構(gòu)建項目所需的基礎(chǔ)理論框架。

第二階段（第7-18個月）：模型構(gòu)建與實驗驗證。任務(wù)包括選擇合適的深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建交通流量預(yù)測、擁堵識別和信號控制模型，利用實際交通數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，并進行實驗驗證。

第三階段（第19-24個月）：系統(tǒng)評價與優(yōu)化。任務(wù)包括設(shè)計智能交通系統(tǒng)評價體系，對優(yōu)化后的系統(tǒng)進行效果評估，根據(jù)評估結(jié)果進行持續(xù)優(yōu)化。

2.風(fēng)險管理策略

本項目在實施過程中，可能面臨以下風(fēng)險：

（1）數(shù)據(jù)獲取風(fēng)險：由于交通數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和實時性，獲取高質(zhì)量、完整且實時的數(shù)據(jù)可能存在困難。應(yīng)對策略：與相關(guān)部門合作，確保數(shù)據(jù)獲取的可靠性和實時性。

（2）模型訓(xùn)練風(fēng)險：深度學(xué)習(xí)模型需要大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)不足可能導(dǎo)致模型效果不佳。應(yīng)對策略：充分利用已有數(shù)據(jù)資源，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強等方法提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（3）技術(shù)風(fēng)險：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用仍處于探索階段，可能存在技術(shù)難題。應(yīng)對策略：加強與相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业暮献鳎皶r解決技術(shù)問題，確保項目順利進行。

十、項目團隊

本項目團隊由以下成員組成：

1.項目負(fù)責(zé)人：張三，男，40歲，某某大學(xué)交通工程系教授，博士生導(dǎo)師。張三教授長期從事智能交通系統(tǒng)、交通運輸工程等領(lǐng)域的研究，主持過多項國家級和省部級科研項目，在國內(nèi)外期刊發(fā)表論文100余篇，具有豐富的研究經(jīng)驗。

2.技術(shù)顧問：李四，男，45歲，某某大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。李四教授在深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域具有深厚的研究背景，曾參與多個國家級和省部級科研項目，發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇。

3.數(shù)據(jù)分析師：王五，男，35歲，某某大學(xué)交通工程系講師。王五講師在智能交通系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域具有豐富的研究經(jīng)驗，參與過多項國家級和省部級科研項目，發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇。

4.實驗工程師：趙六，男，30歲，某某大學(xué)交通工程系實驗師。趙六實驗師在智能交通系統(tǒng)、交通工程等領(lǐng)域具有豐富的實驗經(jīng)驗，參與過多項國家級和省部級科研項目。

5.研究生：若干名，分別負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、實驗驗證等工作。

團隊成員的角色分配與合作模式如下：

1.項目負(fù)責(zé)人：負(fù)責(zé)項目的整體規(guī)劃和實施，指導(dǎo)團隊成員的研究工作，協(xié)調(diào)各方資源。

2.技術(shù)顧問：負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的研究和應(yīng)用，為項目提供技術(shù)支持，協(xié)助解決技術(shù)難題。

3.數(shù)據(jù)分析師：負(fù)責(zé)交通數(shù)據(jù)的收集、處理和分析，構(gòu)建交通流量預(yù)測、擁堵識別和信號控制模型，進行實驗驗證。

4.實驗工程師：負(fù)責(zé)實驗設(shè)備的采購、安裝和維護，協(xié)