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基于组合模型的交通流量预测方法

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 引言第9-14页
   ·研究背景第9-10页
   ·发展现状第10-11页
   ·应用项目背景第11-12页
   ·研究工作第12页
   ·论文结构第12-14页
第2章 原始数据处理第14-24页
   ·交通流三参数介绍第14-15页
   ·交通流三参数的基本关系第15-17页
   ·错误数据产生的原因第17页
   ·错误数据的基本特征第17-18页
   ·错误数据的判断第18-20页
     ·数据缺失的判断第18-19页
     ·错误数据的判断第19-20页
     ·异常数据的判断第20页
   ·数据处理方法第20-24页
     ·数据修复第20-21页
     ·数据校验第21-24页
第3章 Elman神经网络预测模型第24-31页
   ·神经网络介绍第24页
   ·神经网络的拓扑结构第24页
   ·Elman神经网络介绍第24-26页
     ·Elman神经网络的基本结构第24-26页
     ·激励函数第26页
   ·基于Elman神经网络的交通预测模型第26-27页
     ·模型结构介绍第26-27页
   ·基于Elman神经网络的交通流量预测模型实现第27-31页
     ·C#与MATLAB混合编程第27-28页
     ·模型验证第28-30页
     ·误差分析第30-31页
第4章 历史趋势模型第31-38页
   ·历史趋势法介绍第31页
   ·一次指数平滑法第31-32页
   ·二次指数平滑法第32-34页
   ·三次指数平滑法第34-35页
   ·基于历史趋势法的交通流量预测模型第35-38页
     ·模型验证第35-36页
     ·误差分析第36-38页
第5章 非参数回归模型第38-44页
   ·非参数回归模型介绍第38-39页
   ·应用K邻域法的非参数回归预测模型第39-42页
     ·历史数据准备与数据聚类第39页
     ·基于相关性的状态向量定义第39-41页
     ·相邻路段间的流量相关性分析第41页
     ·K近邻搜索第41页
     ·K近邻搜索算法介绍第41-42页
   ·基于非参数回归法的预测模型实现第42-44页
     ·误差分析第42-44页
第6章 组合预测模型第44-46页
   ·组合模型的算法思想第44页
   ·方差-协方差法实现组合模型的预测第44-46页
     ·算法分析第44-46页
第7章 组合模型的实现与实验分析第46-50页
   ·组合模型的实现与分析第46-48页
   ·四种模型预测结果比较第48-50页
第8章 总结与展望第50-52页
   ·工作总结第50页
   ·工作展望第50-52页
参考文献第52-56页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第56-57页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第57-58页
致谢第58页

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