基于混沌理论的电梯交通流预测方法研究

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基于混沌理论的电梯交通流预测方法研究

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基于混沌理论的电梯交通流预测方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章绪论	第8-13页
· 研究背景与意义	第8-9页
· 电梯交通流预测国内外研究现状	第9-11页
· 神经网络在混沌时间序列中的应用	第11页
· 混沌理论用于交通流预测的研究现状	第11-12页
· 本文主要研究内容	第12-13页
第二章电梯交通流分析	第13-21页
· 时间序列简介	第13-14页
· 电梯交通流数据采集、预处理与分析	第14-16页
· 电梯交通流的混沌特性	第16-21页
· 混沌定义	第16-17页
· 混沌系统的两个基本特征	第17-21页
第三章电梯交通流时间序列混沌特性判别	第21-36页
· 时间序列相空间重构	第21-26页
· 相空间重构原理	第21-22页
· 延迟时间	第22-23页
· 嵌入维数	第23-24页
· C-C 方法	第24-26页
· 时间序列混沌特性判别	第26-28页
· Poincare 截面法	第26-27页
· Lyapunov 指数法	第27-28页
· 电梯交通流混沌特性识别	第28-36页
· 相空间重构参数选择	第28-31页
· 电梯交通流相空间重构	第31页
· 相空间吸引子矩阵	第31-32页
· 定性混沌判别	第32-33页
· 定量混沌判别	第33-36页
第四章基于 BP 神经网络的电梯交通流预测方法	第36-53页
· 神经网络基础	第36-40页
· 人工神经网络	第36-37页
· 人工神经元模型	第37页
· 激活函数	第37-38页
· 人工神经网络结构	第38-39页
· 学习方式	第39页
· 学习规则	第39-40页
· BP 神经网络	第40-43页
· 多层前馈网络	第40-41页
· BP 神经网络的学习过程	第41-43页
· BP 神经网络交通流预测	第43-53页
· 一种常用的 BP 神经网络模型	第43-49页
· 一种改进的 BP 神经网络模型结构	第49-53页
第五章基于混沌理论的神经网络交通流预测模型	第53-60页
· 基于混沌理论的神经网络交通流预测模型的基本原理	第53-54页
· 基于混沌理论的神经网络交通流预测模型的参数选择	第54-55页
· 基于混沌理论的神经网络交通流预测模型的建立	第55-57页
· 两种预测方法的比较	第57-60页
第六章总结与展望	第60-61页
参考文献	第61-64页
发表论文和参加科研情况说明	第64-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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