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公路交通流量的预测模型的分析和研究
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公路交通流量的预测模型的分析和研究
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-8页
第一章 绪论
第8-15页
· 我国城市公路交通中存在的典型问题
第8-10页
(1) 交通拥堵现象日益严重
第8页
(2) 交通污染造成城市环境的日益恶化
第8页
(3) 能源消耗严重
第8-9页
(4) 混合交通流相互干扰,交通事故频发
第9页
(5) 城市交通发展政策不合理、道路路面优先通行权不明确导致交通结构不合理
第9-10页
· 公路交通流量预测研究的背景和意义
第10-11页
· 交通流量预测系统研究现状及存在的问题
第11-12页
· 本课题的研究内容和组织
第12-14页
· 课题来源
第12页
· 课题的研究内容
第12-13页
· 本文的组织结构
第13-14页
· 本课题的研究意义
第14页
· 本章小结
第14-15页
第二章 经典预测模型的分析和比较
第15-30页
· 多元线性回归预测
第15-16页
· 指数平滑预测方法
第16-17页
· 基于神经网络的预测方法
第17-21页
· 时间序列预测模型
第21-25页
· 时间序列模型的概念
第21-22页
· 时间序列模型的概念
第22-23页
· 时间序列模型的参数估计
第23-25页
· 基于数据融合的预测方法
第25-29页
· 融合模型的建立
第25-26页
· 融合模型的权重确定方法
第26-29页
· 本章小结
第29-30页
第三章 流量预测模型的改进研究
第30-45页
· 人工神经网络概述
第30-35页
· 神经网络基本理论
第30-31页
· 人脑神经元的基本模型
第31-33页
· BP算法及其工作原理
第33-34页
· BP算法的一般步骤
第34-35页
· 对神经网络学习算法的改进
第35-36页
· 传统BP算法存在的缺点
第35页
· BP学习算法的改进
第35-36页
· 隔离小生境遗传算法优化BP神经网络
第36-44页
· 物种形成和隔离小生境技术的引入
第37-38页
· 基于隔离小生境技术的遗传算法(IGA)
第38-39页
· 基于隔离小生境技术的遗传算法步骤
第39-40页
· 隔离小生境遗传算法优化BP神经网络步骤
第40-44页
· 本章小结
第44-45页
第四章 基于改进的预测模型应用及分析
第45-57页
· 基于时间序列预测模型的应用
第46-47页
· 基于神经网络预测模型的应用
第47-51页
· 交通流量预测误差
第48页
· 基于神经网络的预测模型
第48-51页
· 基于隔离小生境优化的神经网络预测模型的应用
第51-56页
· 网络结构的设计
第51页
· 预测模型参数的自适应调整
第51-56页
· 本章小结
第56-57页
第五章 总结与展望
第57-59页
· 论文主要工作与结论
第57-58页
· 后续工作的展望
第58-59页
致谢
第59-60页
参考文献
第60-62页
附录A 本文所采用的实际交通数据表
第62-64页
本篇论文共
64
页,
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。
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