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基于开方变换和偏最小二乘的交通流预测优化
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基于开方变换和偏最小二乘的交通流预测优化
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-8页
第一章 绪论
第8-13页
1.1 课题研究背景及其意义
第8-9页
1.2 国内外研究发展现状
第9-11页
1.3 本文的主要工作
第11-12页
1.4 本文的结构安排
第12-13页
第二章 时间序列预测分析方法
第13-19页
2.1 时间序列的概念及特征
第13-14页
2.1.1 基本概念
第13页
2.1.2 时间序列的特性分析
第13-14页
2.2 时间序列基本模型
第14-16页
2.2.1 AR模型
第15页
2.2.2 MA模型
第15页
2.2.3 ARMA模型
第15页
2.2.4 ARIMA模型
第15-16页
2.3 支持向量机
第16-17页
2.4 小波变换
第17-18页
2.5 本章小结
第18-19页
第三章 基于开方变换的交通流预测优化
第19-38页
3.1 开方变换分离白噪声
第19-20页
3.2 开方变换在交通流预测中的优势
第20-25页
3.2.1 开方变换泰勒级数展开形式的均值
第22-24页
3.2.2 开方变换泰勒级数展开形式的方差
第24-25页
3.3 几种常用误差指标综合评价体系
第25-28页
3.4 六种非高斯分布检验解析公式
第28-33页
3.5 短时交通流时间序列数值实验
第33-36页
3.5.1 稳健性的提高
第33-35页
3.5.2 预测准确性的提高
第35-36页
3.6 本章小结
第36-38页
第四章 基于偏最小二乘回归的交通流预测优化
第38-44页
4.1 偏最小二乘回归方法简介
第38-39页
4.2 基于偏最小二乘回归预测的建模过程
第39-41页
4.3 短时交通流预测实例
第41-42页
4.4 本章小结
第42-44页
第五章 减小统计间隔提高短期交通流预测的效果
第44-52页
5.1 减小统计间隔以提高短期交通流预测的效果
第44-48页
5.1.1 近大远小原则与历史样本的时间区间
第44-45页
5.1.2 历史样本的时间长度与Shannon采样定理
第45页
5.1.3 历史样本的容量与点估计的置信区间
第45-46页
5.1.4 交通流预测实例与误差分析
第46-48页
5.2 缩短统计间隔提高风速预测的效果
第48-51页
5.2.1 风速预测分析及实验
第48-51页
5.2.2 结论
第51页
5.3 本章小结
第51-52页
第六章 总结与展望
第52-54页
6.1 总结
第52-53页
6.2 展望
第53-54页
参考文献
第54-58页
发表论文和参加科研情况说明
第58-59页
致谢
第59-60页
本篇论文共
60
页,
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。
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