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城市轨道交通客流短期预测方法及实证研究

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城市轨道交通客流短期预测方法及实证研究
论文目录
 
致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-12页
1 绪论第12-19页
  · 研究背景第12-13页
  · 研究意义第13页
  · 研究现状第13-16页
    · 国内研究现状第14-15页
    · 国外研究现状第15-16页
  · 论文主要研究内容第16-17页
  · 论文结构第17-19页
2 常用预测方法第19-28页
  · 基于统计方法的模型第19-21页
  · 非参数回归模型第21-22页
  · 神经网络模型第22-24页
    · 单一的神经网络预测模型第22-23页
    · 优化的神经网络预测模型第23页
    · 综合的神经网络预测模型第23-24页
  · 支持向量机模型第24页
  · 基于混沌理论的模型第24-26页
  · 交通仿真模型第26页
  · 组合模型第26-27页
  · 小结第27-28页
3 城市轨道交通客流时序特征分析第28-41页
  · 历史数据统计第28-33页
    · 假期前各线路流量总趋势第28-30页
    · 同一线路客流变化周趋势第30-31页
    · 清明节假期线路流量变化趋势第31-33页
  · 影响因素分析第33-36页
    · 1号线线路流量的影响因素分析第33-34页
    · 8号线线路流量的影响因素分析第34-35页
    · 房山线线路流量的影响因素分析第35-36页
    · 周末每日客流量变化趋势第36页
  · 样本的聚类分析第36-40页
    · 系统聚类分析第37-38页
    · 样本的聚类分析第38-40页
  · 小结第40-41页
4 基于时序特征的多模块加权神经网络客流预测方法第41-50页
  · 径向基函数(RBF)神经网络第41-42页
    · 基本原理第41页
    · 网络结构第41-42页
  · RBF神经网络的改进第42-46页
    · 问题的提出第42-43页
    · 模型改进思路第43页
    · 模型改进原理第43-44页
    · 改进模型的预测流程第44-46页
  · 案例分析第46-49页
    · 数据选取第46页
    · 模型结构确定第46页
    · 进行预测第46-48页
    · 结果分析第48-49页
  · 小结第49-50页
5 基于混合核函数的支持向量机客流预测方法第50-63页
  · 支持向量机第50-54页
    · 基本原理第50-51页
    · 核函数类型第51-52页
    · 不同核函数的性能第52-54页
  · 支持向量机预测模型的改进第54-57页
    · 混合核函数的构建第54页
    · 支持向量机模型的改进第54-55页
    · 改进模型算法流程第55-56页
    · 改进模型预测流程图第56-57页
  · 实例预测第57-62页
    · 数据选取第57页
    · 预测结果第57-59页
    · 误差分析第59-62页
  · 小结第62-63页
6 基于灰色关联度最大化的组合预测方法第63-77页
  · 组合预测概述第63-66页
    · 组合预测的提出第63页
    · 组合预测的模式第63-66页
  · 组合预测模型的构建第66-68页
    · 灰色关联度分析第66-67页
    · 基于灰色关联度最大化的组合预测模型第67-68页
  · 实例预测第68-76页
    · 提出预测方案第68-72页
    · 单项模型预测第72-73页
    · 构建组合预测模型第73-74页
    · 结果分析第74-76页
  · 小结第76-77页
7 总结与展望第77-79页
  · 主要研究结果第77页
  · 研究展望第77-79页
参考文献第79-83页
作者简历第83-85页
学位论文数据集第85页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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