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Hadoop环境下基于神经网络的交通流预测方法研究

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Hadoop环境下基于神经网络的交通流预测方法研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-19页
  1.1 研究背景及意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-17页
    1.2.1 交通流预测模型研究现状第12-15页
    1.2.2 云计算技术研究现状第15-17页
  1.3 章节组织以及研究框架第17-19页
2 实验数据分析第19-23页
  2.1 实验数据来源第19-20页
  2.2 实验数据特性第20-21页
  2.3 实验数据标准第21-22页
  2.4 本章小结第22-23页
3 基于改进的BP神经网络交通流预测第23-43页
  3.1 基于BP神经网络的交通流预测第23-33页
    3.1.1 BP神经网络简介第23-25页
    3.1.2 BP神经网络预测思想第25-28页
    3.1.3 BP神经网络训练数据分析第28-29页
    3.1.4 神经网络参数设计第29-33页
  3.2 基于K近邻方法的交通流预测第33-37页
    3.2.1 K近邻方法概述第33-34页
    3.2.2 K近邻方法预测交通流预测第34-37页
  3.3 基于K近邻和BP神经网络组合优化的交通流预测第37-42页
    3.3.1 基于K近邻和BP神经网络组合预测思想第37-38页
    3.3.2 基于K近邻和BP神经网络组合预测模型实现第38-40页
    3.3.3 基于K近邻和BP神经网络组合预测模型评价第40-42页
  3.4 本章小结第42-43页
4 基于MapReduce的BP神经网络交通流预测第43-59页
  4.1 Hadoop云计算平台第43-46页
    4.1.1 分布式文件系统HDFS第44-45页
    4.1.2 分布式计算MapReduce第45-46页
  4.2 基于MapReduce的BP神经网络算法思想第46-48页
    4.2.1 BP神经网络的并行思想第46-47页
    4.2.2 基于MapReduce的BP神经网络的并行思想第47-48页
  4.3 基于MapReduce的BP神经网络算法设计第48-53页
    4.3.1 main函数第50-51页
    4.3.2 map函数的设计第51-52页
    4.3.3 reduce函数的设计第52-53页
  4.4 基于MapReduce的BP神经网络算法应用第53-57页
    4.4.1 仅考虑交通流量因素的MR-BP算法实例分析第54-55页
    4.4.2 考虑综合因素的MR-BP算法实例分析第55-57页
  4.5 本章小结第57-59页
5 实验与分析第59-67页
  5.1 交通流预测系统第59-60页
  5.2 Hadoop实验平台的搭建与部署第60-63页
    5.2.1 Hadoop集群软硬件环境第60页
    5.2.2 Hadoop集群的搭建第60-62页
    5.2.3 Eclipse连接Hadoop集群第62-63页
  5.3 交通流预测模型结果分析第63-65页
  5.4 本章小结第65-67页
6 结论与展望第67-69页
  6.1 结论第67页
  6.2 展望第67-69页
参考文献第69-73页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第73-77页
学位论文数据集第77页

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