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公交到站时间预测模型的研究

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公交到站时间预测模型的研究
论文目录
 
摘要第1-3页
Abstract第3-6页
第一章 引言第6-14页
  1.1 研究背景与意义第6-7页
  1.2 国内外研究现状第7-11页
    1.2.1 智能公交系统研究现状第7-8页
    1.2.2 公交到站时间预测研究现状第8-11页
  1.3 课题的研究内容及组织结构第11-14页
第二章 相关算法及理论知识介绍第14-28页
  2.1 公交到站时间预测技术第14-19页
    2.1.1 历史数据模型第14-15页
    2.1.2 统计回归模型第15页
    2.1.3 卡尔曼滤波模型第15-16页
    2.1.4 人工神经网络模型第16-18页
    2.1.5 支持向量机模型第18-19页
    2.1.6 预测模型的简单比较第19页
  2.2 深度学习相关技术第19-27页
    2.2.1 深度学习概述第19-20页
    2.2.2 深度学习的常用模型与方法第20-26页
    2.2.3 深度学习的过程第26-27页
  2.3 本章小结第27-28页
第三章 基于LSTM的公交到站时间预测模型第28-40页
  3.1 公交到站时间预测概述及影响因素分析第28-29页
    3.1.1 静态因素第28-29页
    3.1.2 动态因素第29页
  3.2 基于LSTM网络的公交到站时间预测模型的构建第29-32页
    3.2.1 数据预处理第30-31页
    3.2.2 模型的构建第31-32页
  3.3 公交到站时间预测的应用第32-38页
    3.3.1 原始数据介绍第32-34页
    3.3.2 公交到站时间的基本预测第34-35页
    3.3.3 模式不同的公交到站时间预测第35-37页
    3.3.4 网络结构不同的公交到站时间预测第37-38页
  3.4 拥堵高峰期的公交到站时间预测第38页
  3.5 本章小结第38-40页
第四章 基于多因素的公交到站时间预测模型第40-54页
  4.1 改进的公交到站时间预测模型第40-44页
    4.1.1 改变网络的参数第40-44页
    4.1.2 基于多因素的公交到站时间预测模型第44页
  4.2 改进的多因素公交到站时间预测模型第44-48页
    4.2.1 三个组合因素对到站时间波动性的影响分析第45-47页
    4.2.2 改进的方法第47页
    4.2.3 实验结果及分析第47-48页
  4.3 增加数据集的方法第48-51页
  4.4 本章小结第51-54页
第五章 总结与展望第54-56页
  5.1 结论第54页
  5.2 展望第54-56页
参考文献第56-60页
攻读学位期间的研究成果第60-62页
致谢第62-63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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