| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外服务区研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 国外服务区研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内服务区研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 本文研究主要内容与技术路线 | 第17-19页 |
| 1.4.1 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 本文技术路线 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 2 高速公路服务区概述及发展现状 | 第20-26页 |
| 2.1 高速公路服务区概述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 高速公路服务区的概念 | 第20页 |
| 2.1.2 高速公路服务区的作用 | 第20-21页 |
| 2.1.3 高速公路服务区主要功能设施 | 第21-23页 |
| 2.2 我国高速公路服务区发展现状 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 高速公路服务区规模影响因素分析及参数确定 | 第26-37页 |
| 3.1 高速公路服务区总体规模构成 | 第26-27页 |
| 3.2 高速公路服务区规模影响因素分析 | 第27-31页 |
| 3.2.1 停车场规模影响因素的分析 | 第27-29页 |
| 3.2.2 餐厅规模影响因素的分析 | 第29-30页 |
| 3.2.3 加油站规模影响因素的分析 | 第30页 |
| 3.2.4 公共厕所规模影响因素的分析 | 第30-31页 |
| 3.3 高速公路服务区规模参数的确定 | 第31-36页 |
| 3.3.1 高速公路服务区断面交通量的确定 | 第32-33页 |
| 3.3.2 高峰率和周转率的确定 | 第33-34页 |
| 3.3.3 高速公路服务区车辆驶入率的确定 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于小波神经网络的服务区车辆驶入率预测模型的建立及求解 | 第37-59页 |
| 4.1 基于小波神经网络的服务区车辆驶入率预测模型可行性分析 | 第37-38页 |
| 4.2 高速公路服务区车辆驶入率影响因素分析 | 第38-40页 |
| 4.3 小波神经网络概述 | 第40-42页 |
| 4.3.1 小波神经网络概念 | 第40-41页 |
| 4.3.2 小波神经网络结构 | 第41-42页 |
| 4.4 基于小波神经网络的服务区车辆驶入率预测模型的建立 | 第42-55页 |
| 4.4.1 小波神经网络拓扑结构的确定 | 第44-45页 |
| 4.4.2 样本数据的预处理 | 第45-46页 |
| 4.4.3 小波神经网络训练 | 第46-55页 |
| 4.5 利用粒子群优化算法对服务区车辆驶入率预测模型求解 | 第55-58页 |
| 4.5.1 粒子群优化算法概述 | 第55页 |
| 4.5.2 粒子群优化算法的具体流程 | 第55-58页 |
| 4.6 预测模型的评价分析 | 第58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 实例分析 | 第59-73页 |
| 5.1 河南省高速公路服务区发展现状 | 第59-60页 |
| 5.2 河南省高速公路服务区车辆驶入率的确定 | 第60-70页 |
| 5.3 对河南省现有高速公路服务区进行评价分析 | 第70-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 6 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 论文主要研究成果 | 第73-74页 |
| 6.2 论文需要进一步研究的问题 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-79页 |
| 学位论文数据集 | 第79页 |
