| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容及目标 | 第11页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关知识理论介绍 | 第13-23页 |
| 2.1 机器学习概述 | 第13-15页 |
| 2.1.1 机器学习类型 | 第13-14页 |
| 2.1.2 机器学习算法的选择 | 第14-15页 |
| 2.2 神经网络方法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 误差逆传播网络（BP 神经网络） | 第15-17页 |
| 2.2.2 神经网络在预测领域的运用 | 第17-18页 |
| 2.3 特征行为方法 | 第18-20页 |
| 2.4 人人快递众包系统简述 | 第20-21页 |
| 2.5 本章总结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于阈值限制法的个体行为轨迹分析 | 第23-45页 |
| 3.1 数据集预处理 | 第23-32页 |
| 3.1.1 数据采集 | 第23页 |
| 3.1.2 数据分解 | 第23-24页 |
| 3.1.3 数据描述 | 第24-26页 |
| 3.1.4 数据列表 | 第26-29页 |
| 3.1.5 数据预处理与分析 | 第29-32页 |
| 3.2 基于阈值限制算法 | 第32-44页 |
| 3.2.1 算法设计背景 | 第32-33页 |
| 3.2.2 阈值限制算法 | 第33-36页 |
| 3.2.3 基于多层 BP 网络的模式识别模型建立与实现 | 第36-40页 |
| 3.2.4 阈值限制算法伪代码 | 第40-44页 |
| 3.3 本章总结 | 第44-45页 |
| 第4章 实验与实验数据分析 | 第45-54页 |
| 4.1 实验 | 第45-54页 |
| 4.1.1 评价测度 | 第45页 |
| 4.1.2 对比试验 | 第45-54页 |
| 第5章 总结和展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 作者简介 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |