基于小波变换的有效停车泊位多步预测模型

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基于小波变换的有效停车泊位多步预测模型

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基于小波变换的有效停车泊位多步预测模型

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 立题背景和意义	第11页
1.2 国内外研究概况	第11-14页
1.2.1 短时预测	第11-12页
1.2.2 多步预测	第12-13页
1.2.3 现有研究总结	第13-14页
1.3 研究目标与研究内容	第14-15页
1.3.1 研究目标	第14页
1.3.2 研究内容	第14-15页
1.4 技术路线与论文组织	第15-17页
第二章有效停车泊位变化特性多角度分析	第17-23页
2.1 有效停车泊位时间序列动力学分析	第17-19页
2.1.1. 有效停车泊位时间序列周期性分析	第17-18页
2.1.2. 有效停车泊位时间序列随机性分析	第18页
2.1.3. 有效停车泊位时间序列混沌性分析	第18-19页
2.2 有效停车泊位时间序列时空特性分析	第19-21页
2.2.1. 时间分布特性	第19-20页
2.2.2. 空间分布特性	第20-21页
2.3 本章小结	第21-23页
第三章基于小波变换的多步预测模型	第23-43页
3.1 有效停车泊位多步预测流程	第23-24页
3.2 小波变换	第24-31页
3.2.1 连续小波变换	第24-26页
3.2.2 离散小波变换	第26页
3.2.3 小波分解与重构	第26-27页
3.2.4 小波函数与分解层数的选取	第27-31页
3.2.5 小波变换对预测精度的影响	第31页
3.3 BP神经网络模型	第31-37页
3.3.1 BP神经网络模型介绍	第32-36页
3.3.2 BP神经网络在多步预测中的应用	第36-37页
3.4 多步预测策略	第37-41页
3.4.1 迭代法(Recursive)	第37页
3.4.2 直接法(Direct)	第37-38页
3.4.3 多输入多输出法(MIMO)	第38页
3.4.4 直接多输出法(DIRMO)	第38-39页
3.4.5 新的多步预测组合策略——迭代多输出法(RECMO)	第39-40页
3.4.6 五种多步预测策略的对比	第40-41页
3.5 本章小结	第41-43页
第四章有效停车泊位多步预测实例分析	第43-54页
4.1 数据描述	第43页
4.2 评价指标	第43-44页
4.3 BP神经网络参数选取	第44-45页
4.4 小波变换在单一多步预测策略中的应用分析	第45-49页
4.5 两种组合预测策略中参数s的挖掘	第49-51页
4.6 五种多步预测策略的预测结果分析	第51-53页
4.7 本章小结	第53-54页
第五章结论与展望	第54-56页
5.1 主要研究内容与成果	第54-55页
5.2 创新点	第55页
5.3 研究展望	第55-56页
致谢	第56-58页
参考文献	第58-62页
作者简介	第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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