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短时交通流预测的PSO-PLS组合预测模型研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
1 绪论第8-12页
   ·研究背景第8-9页
   ·问题的提出及意义第9-11页
   ·本文主要的研究内容第11-12页
2 短时交通流预测研究综述第12-19页
   ·基于传统统计理论的方法第12-14页
     ·历史平均模型第12-13页
     ·时间序列模型第13页
     ·传统回归分析预测第13页
     ·非参数回归方法第13-14页
     ·卡尔曼滤波模型第14页
   ·基于非线性理论的方法.第14-16页
     ·尖点突变理论第14-15页
     ·小波理论第15页
     ·混沌分形理论第15-16页
   ·基于神经网络的方法第16-18页
   ·基于新兴技术的预测方法第18-19页
3 基于PSO-PLS 的组合预测模型第19-28页
   ·基本微粒群(PSO)算法基本内容第19-21页
     ·基本微粒群算法原理第19-20页
     ·标准微粒群算法改进的主要方法第20-21页
   ·偏最小二乘回归方法的基本内容第21-24页
     ·多重共线性在回归建模中的危害第21-22页
     ·多重共线性诊断第22-23页
     ·偏最小二乘基本原理第23页
     ·PLS 成分数目的确定第23-24页
   ·PSO-PLS 组合预测模型第24-28页
     ·组合预测模型研究综述第24-26页
     ·基于PSO-PLS 的组合预测模型第26-28页
4 短时交通流预测第28-49页
   ·短时交通流预测的基本原理第28页
   ·实验数据的采集第28-29页
     ·环形线圈检测器方法第28-29页
     ·超声波检测器方法第29页
     ·视频检测器方法第29页
   ·实验数据的预处理第29-30页
     ·阀值法和基于多条规则的判断第29-30页
     ·图像采集与处理第30页
   ·单个模型的预测应用第30-39页
     ·单个模型的选择第30页
     ·单个预测模型应用第30-39页
   ·PSO-PLS 组合预测模型对短时交通流的预测第39-47页
   ·预测结果分析及对比第47-49页
5 总结与展望第49-51页
致谢第51-52页
参考文献第52-56页
附录第56页
 A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第56页
 B.作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第56页

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