城市区域人口流量计算及预测研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 相关工作现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 相关理论基础 | 第17-26页 |
| 2.1 时间序列分析概念及相关方法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 时间序列分析 | 第17-18页 |
| 2.1.2 时间序列预测方法概述 | 第18-20页 |
| 2.2 深度神经网络 | 第20-25页 |
| 2.2.1 神经网络 | 第20-22页 |
| 2.2.2 卷积神经网络 | 第22-24页 |
| 2.2.3 循环神经网络 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 城市区域人口流量预测模型 | 第26-39页 |
| 3.1 流量表示及问题定义 | 第26-29页 |
| 3.1.1 流量表示建模 | 第26-28页 |
| 3.1.2 问题定义 | 第28-29页 |
| 3.2 总体研究思路 | 第29-33页 |
| 3.3 时空循环卷积网络(STRCNs) | 第33-37页 |
| 3.3.1 网络结构 | 第33-35页 |
| 3.3.2 融合方法 | 第35-36页 |
| 3.3.3 训练方法 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 4 实验及结果分析 | 第39-50页 |
| 4.1 数据集 | 第39-40页 |
| 4.2 数据预处理 | 第40-41页 |
| 4.3 基准方法与评价指标 | 第41-43页 |
| 4.4 实验平台介绍 | 第43页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第43-48页 |
| 4.5.1 MobileBJ数据集 | 第43-46页 |
| 4.5.2 TaxiBJ数据集 | 第46-47页 |
| 4.5.3 STRCNs在不同参数下的实验结果 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 结论与展望 | 第50-53页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第50-51页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录A | 第57-58页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第58-60页 |
| 学位论文数据集 | 第60页 |
