| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文的研究目标和主要内容 | 第14-15页 |
| ·研究目标 | 第14页 |
| ·主要内容 | 第14-15页 |
| ·概念界定 | 第15-16页 |
| ·中小城市 | 第15页 |
| ·常规公交 | 第15-16页 |
| 第2章 中小城市公交发展特点及客运量影响因素分析 | 第16-24页 |
| ·中小城市公共交通发展特点分析 | 第16-20页 |
| ·中小城市交通发展情况 | 第16-18页 |
| ·公共交通发展特点 | 第18-20页 |
| ·中小城市公交客运量影响因素分析 | 第20-23页 |
| ·外部因素 | 第20-22页 |
| ·内部因素 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 城市公交客运量预测方法研究 | 第24-33页 |
| ·城市公交客运量预测 | 第24-25页 |
| ·城市公交客运量预测的概念 | 第24页 |
| ·预测的程序 | 第24-25页 |
| ·几种常用的城市公交客运量预测方法与模型 | 第25-31页 |
| ·时间序列法 | 第25-27页 |
| ·回归分析法 | 第27-29页 |
| ·灰色模型法 | 第29-30页 |
| ·神经网络法 | 第30-31页 |
| ·中小城市公交客运量预测方法分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于GA-BP神经网络预测模型研究 | 第33-42页 |
| ·BP网络预测模型的适用性分析 | 第33-36页 |
| ·BP网络的学习过程 | 第33-34页 |
| ·BP网络预测模型的局限性 | 第34-35页 |
| ·BP网络预测模型的改进方法研究 | 第35-36页 |
| ·遗传算法 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的定义及特点 | 第36页 |
| ·遗传算法的主要内容 | 第36-37页 |
| ·基于GA-BP预测模型的构建 | 第37-41页 |
| ·预测指标的选择 | 第38-39页 |
| ·GA-BP预测模型的初始权值和阈值 | 第39-40页 |
| ·GA-BP预测模型实施步骤 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 实例应用 | 第42-55页 |
| ·预测数据的处理 | 第42-45页 |
| ·历史基础资料的收集 | 第42-43页 |
| ·影响因素关联度分析 | 第43-44页 |
| ·预测指标的归一化 | 第44-45页 |
| ·GA-BP预测模型的构建与实现 | 第45-53页 |
| ·GA-BP网络拓扑结构的确定 | 第45-46页 |
| ·GA-BP网络权值和阈值的确定 | 第46-48页 |
| ·基于GA-BP网络模型预测的实现 | 第48页 |
| ·GA-BP网络模型与其他预测方法的比较 | 第48-53页 |
| ·预测效果的评价 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-69页 |
| 附录1 采用GA优化BP网络权值和阈值的MATLAB代码 | 第62-64页 |
| 附录2 采用GA-BP网络模型实现预测的MATLAB代码 | 第64-65页 |
| 附录3 采用BP网络模型实现预测的MATLAB代码 | 第65-66页 |
| 附录4 采用三次指数平滑法实现预测的MATLAB代码 | 第66-67页 |
| 附录5 采用GM(1,1)灰色模型实现预测的MATLAB代码 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文与科研情况 | 第69页 |
