| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 国内外研究述评 | 第16-17页 |
| 1.3 概念界定 | 第17-18页 |
| 1.4 研究框架及内容 | 第18-19页 |
| 1.5 主要创新点 | 第19-20页 |
| 2 高速铁路多断面短期客流预测理论基础 | 第20-35页 |
| 2.1 高速铁路客流相关特征 | 第20-24页 |
| 2.1.1 高速铁路客流变化特征 | 第20-21页 |
| 2.1.2 高速铁路客流波动规律 | 第21-23页 |
| 2.1.3 高速铁路客流相关关系 | 第23-24页 |
| 2.2 短期客流预测模型及方法 | 第24-34页 |
| 2.2.1 基于参数的客流预测模型及方法 | 第25-27页 |
| 2.2.2 基于非参数的客流预测模型及方法 | 第27-31页 |
| 2.2.3 组合客流预测模型及方法 | 第31-34页 |
| 2.3 本章小节 | 第34-35页 |
| 3 高速铁路多断面短期客流预测模型构建 | 第35-56页 |
| 3.1 已有模型评价 | 第35-37页 |
| 3.2 多断面客流数据相关性分析 | 第37-42页 |
| 3.2.1 多维时间序列分析 | 第37-38页 |
| 3.2.2 多维时间序列分析流程 | 第38-40页 |
| 3.2.3 高速铁路客流的多维时间序列分析 | 第40-42页 |
| 3.3 基于EEMD-MGSVM的高速铁路多断面短期客流预测模型 | 第42-55页 |
| 3.3.1 EEMD-MGSVM多断面客流预测模型的提出 | 第42-45页 |
| 3.3.2 基于EEMD的“混合”预测 | 第45-47页 |
| 3.3.3 基于MGSVM的多断面客流预测模型 | 第47-53页 |
| 3.3.4 模型参数优化 | 第53-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 高速铁路多断面短期客流预测模型实证分析 | 第56-81页 |
| 4.1 数据来源 | 第56-57页 |
| 4.2 多维时间序列分析 | 第57-64页 |
| 4.3 多断面EEMD-MGSVM短期客流预测 | 第64-73页 |
| 4.3.1 基于EEMD的客流模态分析 | 第64-70页 |
| 4.3.2 划分训练集与测试集 | 第70-72页 |
| 4.3.3 确定模型参数 | 第72-73页 |
| 4.4 预测结果分析 | 第73-80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 5 结论与展望 | 第81-84页 |
| 5.1 主要工作与结论 | 第81-83页 |
| 5.2 研究展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-90页 |
| 学位论文数据集 | 第90页 |