| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·城市交通流预测概述 | 第11-12页 |
| ·城市交通流特性 | 第11页 |
| ·城市交通流预测分类 | 第11页 |
| ·城市交通流预测模型要求 | 第11-12页 |
| ·城市交通流预测研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文研究内容及组织结构 | 第13-16页 |
| 第2章 城市交通流的可预测性分析 | 第16-28页 |
| ·城市交通流的可预测性分析 | 第16-17页 |
| ·城市交通流的动力学特性分析 | 第16页 |
| ·城市交通流的可预测性分析方法 | 第16-17页 |
| ·城市交通流的混沌特性分析 | 第17-20页 |
| ·混沌理论分析 | 第17-18页 |
| ·最大李雅普诺夫指数计算 | 第18-19页 |
| ·混沌时间序列的可预测尺度分析 | 第19-20页 |
| ·城市交通流的相空间重构分析 | 第20-23页 |
| ·相空间重构理论分析 | 第20-21页 |
| ·重构参数选取方法 | 第21-23页 |
| ·实测交通流的可预测性判别及重构参数计算 | 第23-27页 |
| ·交通流的数据来源 | 第23-24页 |
| ·实测交通流的混沌特性及可预测尺度 | 第24-26页 |
| ·实测交通流重构参数计算 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 LS-SVM理论分析及模型参数选取 | 第28-47页 |
| ·LS-SVM理论概述 | 第28-33页 |
| ·统计学习理论和VC维理论 | 第28页 |
| ·结构风险最小化理论 | 第28-29页 |
| ·支持向量机理论 | 第29-32页 |
| ·LS-SVM原理分析 | 第32-33页 |
| ·LS-SVM模型的适用性和优劣分析 | 第33-34页 |
| ·交通流预测模型存在的问题 | 第33-34页 |
| ·LS-SVM模型的适用性分析 | 第34页 |
| ·LS-SVM模型与SVM模型的优劣比较 | 第34页 |
| ·LS-WSVM回归模型的核函数构造 | 第34-41页 |
| ·核函数的概念 | 第35-36页 |
| ·常用的几种核函数分析 | 第36-38页 |
| ·小波核函数的构造 | 第38-40页 |
| ·LS-WSVM回归模型特点 | 第40-41页 |
| ·模型参数优化选取 | 第41-46页 |
| ·模型参数分析 | 第41-42页 |
| ·网格搜索法选取模型参数 | 第42页 |
| ·K-折交叉验证 | 第42-43页 |
| ·改进的网格搜索法选取模型参数 | 第43-44页 |
| ·实验仿真 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于LS-WSVM的城市交通流预测建模及仿真 | 第47-61页 |
| ·基于相空间的LS-SVM城市交通流预测建模 | 第47-50页 |
| ·基于相空间重构的LS-SVM城市交通流预测模型构建 | 第47-48页 |
| ·城市交通流预测的建模流程 | 第48-50页 |
| ·基于相空间的LS-SVM城市交通流预测实验仿真 | 第50-56页 |
| ·城市交通流预测评价指标 | 第50-51页 |
| ·数据预处理 | 第51-52页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第52-56页 |
| ·基于相空间的LS-WSVM城市交通流预测模型设计及应用 | 第56-60页 |
| ·预测模型设计分析 | 第56-57页 |
| ·实验仿真及与LS-SVM模型的比较 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于混合核函数的LS-WSVM建模及仿真 | 第61-71页 |
| ·混合核函数 | 第61-63页 |
| ·局部核函数与全局核函数特性分析 | 第61页 |
| ·混合核函数的构造 | 第61-63页 |
| ·基于混合核函数的LS-WSVM交通流预测模型的构建及应用 | 第63-65页 |
| ·混合核函数的LS-WSVM模型的构建 | 第63页 |
| ·实验仿真及结果分析 | 第63-65页 |
| ·基于BP神经网络的城市交通流预测研究 | 第65-70页 |
| ·预测模型设计 | 第66-67页 |
| ·实验仿真及比较分析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第76页 |
