| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3.3 国内外研究文献评述 | 第20页 |
| 1.4 主要研究内容与方法 | 第20-23页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第21-22页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第22-23页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第23-33页 |
| 2.1 预测概述 | 第23-25页 |
| 2.1.1 预测的内涵 | 第23页 |
| 2.1.2 短期预测的概念界定 | 第23页 |
| 2.1.3 预测的程序 | 第23-25页 |
| 2.2 我国收费高速公路分类 | 第25-28页 |
| 2.2.1 收费还贷型高速公路 | 第26页 |
| 2.2.2 收费经营型高速公路 | 第26-27页 |
| 2.2.3 两类收费高速公路的比较 | 第27-28页 |
| 2.3 我国高速公路收费方式 | 第28-29页 |
| 2.3.1 计重收费方式 | 第28页 |
| 2.3.2 分车型收费方式 | 第28-29页 |
| 2.4 非线性自回归预测方法 | 第29-30页 |
| 2.4.1 时间序列 | 第29页 |
| 2.4.2 动态神经网络 | 第29页 |
| 2.4.3 非线性自回归预测方法的原理 | 第29-30页 |
| 2.5 Levenberg-Marquardt算法 | 第30-32页 |
| 2.5.1 Levenberg-Marquardt算法原理 | 第30-31页 |
| 2.5.2 LM算法计算步骤 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 高速公路通行费收入一般预测方法 | 第33-43页 |
| 3.1 高速公路通行费收入的主要影响因素及分析 | 第33-36页 |
| 3.1.1 高速公路通行费收入的主要影响因素 | 第33-35页 |
| 3.1.2 高速公路通行费收入主要影响因素分析 | 第35-36页 |
| 3.2 高速公路通行费收入一般预测方法 | 第36-41页 |
| 3.2.1 根据交通量和收费标准预测 | 第37-38页 |
| 3.2.2 根据交通量与经济发展水平预测 | 第38页 |
| 3.2.3 根据收入差异分析结果预测 | 第38-39页 |
| 3.2.4 灰色GM(1,1)模型预测 | 第39页 |
| 3.2.5 高速公路通行费收入一般预测方法分析 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于LM算法的非线性自回归预测方法 | 第43-51页 |
| 4.1 高速公路通行费收入短期预测方法要求 | 第43页 |
| 4.2 基于LM算法的非线性自回归预测方法 | 第43-46页 |
| 4.2.1 非线性自回归预测方法 | 第44页 |
| 4.2.2 LM算法的迭代特性 | 第44-45页 |
| 4.2.3 基于LM算法的非线性自回归预测方法的提出 | 第45-46页 |
| 4.3 构建基于LM算法的非线性自回归预测模型 | 第46-50页 |
| 4.3.1 非线性自回归模型与LM算法的结合方式 | 第46页 |
| 4.3.2 原始数据分析和预处理 | 第46-47页 |
| 4.3.3 模型参数的设置 | 第47页 |
| 4.3.4 模型阶次的选择 | 第47-48页 |
| 4.3.5 预测结果修正 | 第48页 |
| 4.3.6 模型预测流程 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 案例应用 | 第51-65页 |
| 5.1 项目概况 | 第51-53页 |
| 5.1.1 NH高速公路概况 | 第51页 |
| 5.1.2 GX高速公路概况 | 第51-52页 |
| 5.1.3 GH高速公路概况 | 第52-53页 |
| 5.2 数据收集和分析 | 第53-58页 |
| 5.2.1 数据收集来源 | 第53页 |
| 5.2.2 NH高速公路通行费收入分析 | 第53-55页 |
| 5.2.3 GX高速公路通行费收入分析 | 第55-56页 |
| 5.2.4 GH高速公路通行费收入分析 | 第56-58页 |
| 5.3 预测模型实际应用 | 第58-61页 |
| 5.3.1 数据的前期处理与参数设置 | 第58-59页 |
| 5.3.2 预测网络的训练结果分析 | 第59-60页 |
| 5.3.3 预测结果分析 | 第60-61页 |
| 5.4 季度和月度预测实例应用 | 第61-63页 |
| 5.4.1 季度预测结果修正和分析 | 第61-62页 |
| 5.4.2 月度预测结果修正和分析 | 第62-63页 |
| 5.5 预测模型评价 | 第63-64页 |
| 5.5.1 模型精度评价 | 第63页 |
| 5.5.2 模型高效性评价 | 第63-64页 |
| 5.5.3 模型实用性评价 | 第64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论与展望 | 第65-67页 |
| 研究结论 | 第65-66页 |
| 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间公开发表论文与参加科研项目) | 第74-75页 |
| 附录B (MATLAB程序) | 第75-79页 |
