摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第11页 |
1.2 空间负荷预测的国内外研究现状 | 第11-12页 |
1.3 空间负荷预测方法分类 | 第12-16页 |
1.3.1 趋势类SLF方法 | 第13-14页 |
1.3.2 多元变量法 | 第14-15页 |
1.3.3 负荷密度指标法 | 第15页 |
1.3.4 用地仿真类SLF方法 | 第15-16页 |
1.4 空间负荷预测数据预处理研究现状 | 第16-17页 |
1.5 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
第2章 异常数据分类及元胞负荷分类指标体系建立 | 第19-26页 |
2.1 元胞负荷特性分析 | 第19-21页 |
2.2 异常数据分类 | 第21-22页 |
2.3 构造含异常数据元胞负荷的分类指标 | 第22-25页 |
2.3.1 负荷特性指标构造 | 第23页 |
2.3.2 分类指标体系建立 | 第23-25页 |
2.4 本章小结 | 第25-26页 |
第3章 确定元胞负荷合理最大值的核密度估计法 | 第26-40页 |
3.1 核密度估计理论 | 第26-28页 |
3.2 基于核密度估计法确定元胞负荷最大值 | 第28-33页 |
3.2.1 基于核密度估计法确定元胞负荷最大值基本原理 | 第29-30页 |
3.2.2 含负荷转移元胞负荷多场景分析 | 第30-31页 |
3.2.3 随动门限模型的建立 | 第31-33页 |
3.3 确定元胞负荷合理最大值的核密度估计法算例分析 | 第33-39页 |
3.4 本章小结 | 第39-40页 |
第4章 确定元胞负荷合理最大值的重构聚类法 | 第40-56页 |
4.1 相空间重构及DBSCAN聚类原理 | 第40-41页 |
4.1.1 相空间重构 | 第40-41页 |
4.1.2 DBSCAN聚类算法 | 第41页 |
4.2 含异常数据元胞负荷的特征相图构建 | 第41-44页 |
4.3 重构相图聚类及异常数据辨识 | 第44-46页 |
4.4 基于重构聚类法确定元胞负荷最大值 | 第46-47页 |
4.5 确定元胞负荷合理最大值的重构聚类法算例分析 | 第47-52页 |
4.6 重构聚类法与核密度估计法误差对比 | 第52-55页 |
4.7 本章小结 | 第55-56页 |
结论 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-61页 |
附录 | 第61-73页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第73-74页 |
致谢 | 第74页 |