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基于二型模糊集合交通流量长时预测
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基于二型模糊集合交通流量长时预测
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
1 引言第10-16页
　　　　1.1 研究背景与意义第10-11页
　　　　　　　　1.1.1 研究背景第10页
　　　　　　　　1.1.2 研究意义第10-11页
　　　　1.2 国内外研究现状第11-12页
　　　　　　　　1.2.1 参数模型法第11页
　　　　　　　　1.2.2 非参数模型法第11-12页
　　　　1.3 研究目标、内容及方案第12-15页
　　　　　　　　1.3.1 研究目标第12页
　　　　　　　　1.3.2 研究内容第12-13页
　　　　　　　　1.3.3 研究方案第13-15页
　　　　1.4 论文结构安排第15页
　　　　1.5 本章小结第15-16页
2 交通流量预测方法与二型模糊集合理论基础第16-26页
　　　　2.1 交通流量预测方法概述第16-20页
　　　　　　　　2.1.1 自回归积分滑动平均模型第16-17页
　　　　　　　　2.1.2 平滑算法第17-18页
　　　　　　　　2.1.3 神经网络第18页
　　　　　　　　2.1.4 支持向量机模型第18-19页
　　　　　　　　2.1.5 非参数回归第19-20页
　　　　　　　　2.1.6 交通流量预测方法小结第20页
　　　　2.2 二型模糊集合理论基础第20-25页
　　　　　　　　2.2.1 二型模糊集合第20-22页
　　　　　　　　2.2.2 二型模糊集合理论介绍第22-24页
　　　　　　　　2.2.3 区间二型模糊集合运算第24-25页
　　　　2.3 本章小结第25-26页
3 基于二型模糊集合交通流量长时预测模型第26-40页
　　　　3.1 数据预处理第27-28页
　　　　3.2 K-means聚类第28-29页
　　　　3.3 模糊集合构建第29-31页
　　　　　　　　3.3.1 内嵌一型模糊集合第29-30页
　　　　　　　　3.3.2 合理区间测试第30-31页
　　　　　　　　3.3.3 集合并集运算第31页
　　　　3.4 解模糊化第31-33页
　　　　3.5 实验仿真第33-35页
　　　　3.6 实例分析第35-39页
　　　　3.7 本章小节第39-40页
4 基于模糊规则的二型模糊集合交通流量长时预测模型第40-52页
　　　　4.1 模糊推理系统应用分析第40页
　　　　4.2 模糊推理系统第40-45页
　　　　　　　　4.2.1 马尔可夫模型第42-43页
　　　　　　　　4.2.2 马尔可夫模型构建第43-45页
　　　　　　　　4.2.3 Viterbi算法第45页
　　　　4.3 实例分析第45-51页
　　　　4.4 本章小节第51-52页
5 基于模糊融合算法二型模糊集合交通流量长时预测模型第52-61页
　　　　5.1 基于模糊融合算法二型模糊集合交通流量长时预测第52-55页
　　　　　　　　5.1.1 层次聚类第52-54页
　　　　　　　　5.1.2 基于Jaccard系数融合第54-55页
　　　　5.2 实例分析第51-60页
　　　　　　　　5.2.1 层次聚类第55-57页
　　　　　　　　5.2.2 Jaccard相似系数计算第57-58页
　　　　　　　　5.2.3 预测结果第58-60页
　　　　5.3 本章小节第60-61页
6 总结与展望第61-63页
　　　　6.1 结论第61-62页
　　　　6.2 展望第62-63页
参考文献第63-68页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第68-70页
学位论文数据集第70

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。
 
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