基于神经网络的中等城市中心区停车需求预测模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第10-14页 |
| ·国外研究现状及分析 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状及分析 | 第12-14页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·停车需求预测影响因素分析及选取 | 第14页 |
| ·运用神经网络实现停车需求预测 | 第14页 |
| ·我国中等城市中心区的停车政策 | 第14-15页 |
| ·案例分析 | 第15页 |
| ·论文的研究方法与技术路线 | 第15-17页 |
| ·论文的研究方法 | 第15-16页 |
| ·论文的技术路线 | 第16-17页 |
| 第2章 中等城市中心区停车影响因素研究 | 第17-27页 |
| ·中等城市及其中心区的界定 | 第17-18页 |
| ·中等城市的界定 | 第17页 |
| ·城市中心区的界定 | 第17-18页 |
| ·停车需求特性分析 | 第18-22页 |
| ·城市中心区停车特性 | 第18-20页 |
| ·城市中心区停车需求特性 | 第20-22页 |
| ·现有停车需求预测方法中的影响因素 | 第22-26页 |
| ·需求预测模型简介 | 第22-24页 |
| ·模型影响因素汇总 | 第24页 |
| ·需求预测影响因素分析 | 第24-26页 |
| ·停车需求影响因素选取 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于BP神经网络的停车需求预测模型 | 第27-38页 |
| ·神经网络结构的确定 | 第27-28页 |
| ·神经网络学习算法的选取 | 第28-30页 |
| ·基于改进BP神经网络的停车需求预测模型 | 第30-37页 |
| ·建立模型 | 第30-32页 |
| ·建模注意问题 | 第32-33页 |
| ·训练结果及误差分析 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 中等城市中心区停车政策研究 | 第38-47页 |
| ·中心区停车政策现状存在的主要问题 | 第38-40页 |
| ·原因分析 | 第40-41页 |
| ·中等城市中心区停车管理政策 | 第41-46页 |
| ·成功管理政策目标 | 第41页 |
| ·中等城市中心区停车管理政策原则 | 第41-44页 |
| ·中等城市中心区停车管理政策内容 | 第44-46页 |
| ·政策评价 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 案例分析 | 第47-55页 |
| ·调查数据的整理 | 第47-50页 |
| ·停车泊位预测 | 第50-51页 |
| ·预测结果分析 | 第51-53页 |
| ·停车政策建议 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录1 三城市2005 年调查数据汇总 | 第60-63页 |
| 附录2 神经网络预测模型源程序 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
