| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 前言 | 第7-12页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第8-10页 |
| ·本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 背景知识 | 第12-18页 |
| ·贝叶斯网简介 | 第12-15页 |
| ·贝叶斯网定义 | 第12-14页 |
| ·贝叶斯网的构建和推理 | 第14-15页 |
| ·Gibbs采样算法 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-18页 |
| 第3章 带时序条件依赖的交通贝叶斯网构建 | 第18-24页 |
| ·交通贝叶斯网的定义 | 第18-19页 |
| ·交通贝叶斯网的构建 | 第19-22页 |
| ·交通贝叶斯网的结构构建 | 第19-21页 |
| ·交通贝叶斯网的参数学习 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第4章 基于TBN的短时交通流量预测 | 第24-28页 |
| ·基于TBN概率推理的短时交通流量预测 | 第24-26页 |
| ·时间复杂度分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第5章 实验结果 | 第28-37页 |
| ·构建TBN效率测试 | 第28-29页 |
| ·短时交通流量预测算法的收敛性、准确性以及有效性测试 | 第29-31页 |
| ·交通堵塞预测仿真软件简介 | 第31-36页 |
| ·软件的主要功能简介 | 第32-33页 |
| ·软件设计 | 第33-34页 |
| ·软件实现 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第6章 总结及展望 | 第37-38页 |
| 附录 | 第38-46页 |
| A1. 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第38页 |
| A2. 攻读硕士学位期间获准的软件著作权登记 | 第38页 |
| A2. 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第38页 |
| A4. 论文中主要算法的实现代码 | 第38-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49页 |