| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究目的及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第14-18页 |
| ·研究内容及拟解决的关键问题 | 第14-15页 |
| ·研究的技术路线及方法 | 第15-18页 |
| 第二章 高速公路服务区规模影响因素分析 | 第18-28页 |
| ·高速公路服务区概述 | 第18-20页 |
| ·高速公路服务区的内涵、性质及作用 | 第18-19页 |
| ·高速公路服务区主要功能设施 | 第19-20页 |
| ·高速公路服务区服务对象需求分析 | 第20-22页 |
| ·服务区需求分析与服务区规模确定的关系 | 第20页 |
| ·高速公路服务区服务对象需求分析 | 第20-22页 |
| ·高速公路服务区功能设施规模影响因素分析 | 第22-26页 |
| ·停车场规模影响因素分析 | 第23-24页 |
| ·加油站规模影响因素分析 | 第24-25页 |
| ·餐厅规模影响因素分析 | 第25页 |
| ·厕所规模影响因素分析 | 第25-26页 |
| ·本文研究的高速公路服务区规模参数 | 第26-28页 |
| 第三章 高速公路服务区规模参数确定方法 | 第28-43页 |
| ·现有高速公路服务区规模参数确定方法简介 | 第28-34页 |
| ·国内外现行高速公路断面交通量预测模型与方法 | 第28-31页 |
| ·国内外现行高速公路服务区车辆驶入率预测模型与方法 | 第31-34页 |
| ·各种规模参数确定方法优缺点比较 | 第34-35页 |
| ·基于遗传算法与小波神经网络的高速公路服务区规模参数方法的确定 | 第35-43页 |
| ·基于遗传算法与小波神经网络的高速公路服务区规模参数方法的确定 | 第35-36页 |
| ·小波神经网络概述 | 第36-39页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第39-40页 |
| ·遗传算法、小波变换优化BP网络的方法 | 第40-43页 |
| 第四章 基于遗传算法与小波神经网络的高速公路服务区驶入率预测模型 | 第43-55页 |
| ·高速公路服务区驶入率影响因素分析 | 第43-45页 |
| ·基于遗传算法与小波神经网络的高速公路服务区驶入率预测模型的构建 | 第45-51页 |
| ·小波神经网络结构的确定 | 第45-46页 |
| ·数据的预处理 | 第46页 |
| ·编码及种群初始化 | 第46-47页 |
| ·适应度函数的选择 | 第47页 |
| ·进化运算 | 第47-48页 |
| ·遗传运算 | 第48页 |
| ·小波神经网络训练 | 第48-51页 |
| ·基于遗传算法与小波神经网络的驶入率预测模型的MATLAB实现 | 第51-54页 |
| ·MATLAB简介 | 第51页 |
| ·高速公路服务区车辆驶入率预测模型的MATLAB实现 | 第51-54页 |
| ·高速公路服务区车辆驶入率预测模型的评价分析 | 第54-55页 |
| 第五章 实证研究 | 第55-68页 |
| ·重庆市高速公路服务区现状简介 | 第55-57页 |
| ·重庆市高速公路服务区驶入率的确定 | 第57-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
