高速公路收费站收费预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·背景 | 第9页 |
| ·高速公路收费预测的研究现状 | 第9-11页 |
| ·预测方法研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 神经网络基础理论研究 | 第15-25页 |
| ·人工神经网络概述 | 第15-16页 |
| ·径向基函数神经网络研究 | 第16-19页 |
| ·径向基函数神经网络概述 | 第16-17页 |
| ·径向基函数神经网络的常用函数 | 第17-18页 |
| ·径向基函数神经网络的训练策略 | 第18-19页 |
| ·BP神经网络及其应用 | 第19-24页 |
| ·BP神经网络概述 | 第19-20页 |
| ·BP算法简介 | 第20-22页 |
| ·BP神经网络的常用函数 | 第22页 |
| ·BP神经网络的训练策略 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 高速公路收费数据预处理 | 第25-30页 |
| ·数据预处理技术概述 | 第25页 |
| ·原始数据存在的问题 | 第25-26页 |
| ·数据预处理的方法 | 第26-27页 |
| ·陕西省联网收费数据预处理 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 现有预测方法对比研究 | 第30-40页 |
| ·单项预测模型基础理论研究 | 第30-31页 |
| ·单项预测模型的设计流程 | 第30-31页 |
| ·单项预测模型特点 | 第31页 |
| ·灰色预测模型研究 | 第31-35页 |
| ·灰色GM(1,1)预测模型的基本原理 | 第31-32页 |
| ·灰色GM(1,1)预测模型的建立步骤 | 第32-33页 |
| ·灞桥收费站收费灰色预测 | 第33-35页 |
| ·季节变动时间序列预测模型研究 | 第35-39页 |
| ·季节变动时间序列预测模型的基本原理 | 第35-36页 |
| ·季节变动时间序列预测模型的建立步骤 | 第36-37页 |
| ·灞桥收费站收费季节变动时间序列预测 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 高速公路收费站收费组合预测模型研究 | 第40-58页 |
| ·组合预测基本理论研究 | 第40-43页 |
| ·组合预测概述 | 第40页 |
| ·组合预测模型的分类 | 第40-41页 |
| ·组合预测模型中的单项预测模型选择 | 第41-42页 |
| ·组合预测模型中加权系数的确定方法 | 第42页 |
| ·组合预测模型的设计流程 | 第42-43页 |
| ·系统建模基础理论研究 | 第43-46页 |
| ·系统建模理论概述 | 第43-44页 |
| ·建立系统模型的基本原则 | 第44页 |
| ·建立系统模型的步骤 | 第44-45页 |
| ·建立系统模型的方法 | 第45-46页 |
| ·收费站收费组合预测 | 第46-57页 |
| ·预测思路模型的设计 | 第46-47页 |
| ·预测思路模型的理论证明 | 第47-49页 |
| ·预测思路模型的应用 | 第49-50页 |
| ·预测思路模型的试算 | 第50-57页 |
| ·预测思路模型的检验及标准化 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论和展望 | 第58-60页 |
| 结论 | 第58页 |
| 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
