尊敬的各位老师：

大家好！非常荣幸能够站在这里，向各位汇报我的毕业论文《基于多模态融合的城市交通流量预测模型研究》。这篇论文是我在本科阶段学术探索的一个重要成果，也是我对未来智能交通领域的一次尝试性实践。

首先，我想简单介绍一下我的选题背景和意义。随着城市化进程的不断加快，交通拥堵问题日益严重，如何有效预测城市交通流量成为了一个亟待解决的问题。传统的单一数据源预测方法往往存在精度不高、适应性差等缺点。因此，我选择了多模态融合这一前沿技术来构建更精准、更可靠的交通流量预测模型。通过整合多种类型的数据（如历史交通流量数据、天气状况、节假日信息等），我们希望能够提升预测模型的表现，为城市交通管理提供科学依据。

接下来，我将从研究内容、方法论以及实验结果三个方面展开说明。

在研究内容上，本研究主要围绕以下几个方面展开：一是对现有交通流量预测模型进行全面梳理与分析；二是探讨不同模态数据之间的关联性和互补性；三是设计并实现一种新的多模态融合算法。通过对大量文献资料的学习，我发现目前大多数研究都集中在单一模态的数据处理上，而忽视了多模态间潜在的价值挖掘。因此，我希望通过本课题的研究填补这一空白。

关于方法论部分，本研究采用了深度学习框架TensorFlow作为开发工具，并结合了长短时记忆网络(LSTM)与注意力机制(Attention Mechanism)两种经典算法。LSTM擅长捕捉时间序列中的长期依赖关系，而注意力机制则可以动态调整各模态数据的重要性权重。此外，我还引入了迁移学习的思想，在预训练好的模型基础上进行微调，从而进一步提高模型性能。

最后谈谈实验结果。经过多次迭代优化后，我们的多模态融合模型在测试集上的平均绝对误差(MAE)降低了约25%，均方根误差(RMSE)也有所下降。这些数据表明，该模型具备较强的泛化能力和较高的预测精度，能够在实际应用中发挥重要作用。

当然，这项工作还存在一些不足之处，比如对于极端天气条件下交通流量变化规律的理解还不够深入；另外，由于缺乏足够的标注样本，某些特殊场景下的预测效果仍有待改善。对此，我也提出了后续研究的方向，包括但不限于扩大数据规模、引入更多外部知识源等。

总之，通过这次毕业论文的设计与撰写，不仅锻炼了我的科研能力，也让我更加坚定了投身于智能交通领域的决心。感谢各位老师的耐心指导，同时也期待在未来能有机会继续深化这一课题的研究。

谢谢大家！

以上就是我的毕业论文答辩稿，请各位老师批评指正。