完整的思路代码模型见文末
2025 美赛数学建模 C 题 模拟题：城市交通拥堵指数的预测与管理策略
背景
随着全球城市化进程的加快，交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率，还增加了能源消耗和碳排放。近年来，各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而，由于城市交通系统的复杂性，现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。
任务
作为一名数据分析专家，你的任务是基于提供的大规模交通数据集，建立一个可以预测城市交通拥堵指数的模型，并提出有效的交通管理策略，减少城市交通拥堵。
问题描述
1. 拥堵指数预测模型
- 提供过去5年某城市主要路网的交通流量、车辆速度、事故数据、天气状况和特殊事件数据（如节假日、活动）。
- 通过分析历史数据，建立一个预测模型，预测未来7天的交通拥堵指数。
- 拥堵指数的定义为：CI = 实际车辆速度 / 道路限速（CI越小表示拥堵越严重）。
2. 关键因素分析
- 确定影响交通拥堵的主要因素（如天气、交通事故、节假日等），并量化其影响程度。
- 使用相关性分析、回归模型或其他统计方法说明这些因素对拥堵的作用。
3. 交通管理策略
- 提出基于预测结果的交通管理策略，包括但不限于道路优化、信号灯调控、公共交通政策等。
- 评估所提出策略的可行性和潜在效果。
数据
1. 交通流量数据（每小时更新）：车辆数量、车道利用率。
2. 交通事故数据：事故发生时间、地点、类型、持续时间。
3. 天气数据：气温、降雨量、风速等。
4. 节假日与特殊事件：节假日日期、活动信息（如体育比赛、音乐会）。
5. 历史拥堵指数：过去5年的日均拥堵指数。
要求
1. 提交一份完整的英文论文，包括以下部分：
- 问题重述（Problem Restatement）
- 模型假设（Model Assumptions）
- 数据清理与分析（Data Preprocessing & Analysis）
- 模型构建与求解（Model Construction & Solution）
- 模型验证（Model Validation）
- 策略建议（Recommendations）
2. 模型应具有较高的预测准确性，并提供模型的误差分析。
3. 提供算法实现代码（可附录）。
4. 使用数据可视化展示结果，例如热力图、时序图等。
评分标准
1. 数据清理与分析的全面性（20%）
2. 模型构建的合理性与创新性（30%）
3. 预测结果的准确性（20%）
4. 策略建议的实用性与可行性（20%）
5. 论文结构与表达的清晰度（10%）
可能使用的工具
1. 数据分析：Python（Pandas、NumPy）、R
2. 数据可视化：Matplotlib、Seaborn、Tableau
3. 预测建模：机器学习库（Scikit-learn、XGBoost）、时间序列分析（ARIMA、LSTM）
4. 文档编辑：LaTeX、Word