基于案例推理的高速公路清障救援资源需求预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 道路应急救援资源配置研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 案例推理 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第16-20页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.3.3 本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 高速公路清障救援资源需求预测案例表示 | 第20-31页 |
| 2.1 案例表示 | 第20-21页 |
| 2.2 高速公路事故救援案例特征分析 | 第21-26页 |
| 2.2.1 高速公路救援资源影响因素分析 | 第21-24页 |
| 2.2.2 高速公路清障救援资源案例特征 | 第24-26页 |
| 2.3 高速公路清障救援资源案例结果属性 | 第26-30页 |
| 2.3.1 清障救援资源使用类型 | 第26-28页 |
| 2.3.2 高速公路清障救援资源结果属性表达 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 高速公路清障救援资源案例特征选择 | 第31-44页 |
| 3.1 特征选择方法概述 | 第31-32页 |
| 3.2 随机森林方法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 决策树方法 | 第32-34页 |
| 3.2.2 集成学习及随机森林方法 | 第34-37页 |
| 3.3 基于随机森林方法的案例特征选择 | 第37-39页 |
| 3.4 案例特征选择方法应用 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 高速公路清障救援资源需求预测案例检索 | 第44-62页 |
| 4.1 案例检索 | 第44-45页 |
| 4.2 径向基神经网络 | 第45-53页 |
| 4.2.1 神经网络概述 | 第45-47页 |
| 4.2.2 径向基神经网络结构及学习算法 | 第47-53页 |
| 4.3 基于径向基神经网络的案例检索 | 第53-55页 |
| 4.4 案例检索方法应用 | 第55-61页 |
| 4.5 案例调整 | 第61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第69页 |
