基于吉布斯采样推理算法的交通预测研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 前言 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·交通预测的研究现状 | 第9页 |
| ·吉布斯采样应用的研究现状 | 第9-10页 |
| ·问题的提出 | 第10页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·研究思路 | 第10-12页 |
| ·研究的创新点 | 第12-13页 |
| 第2章 背景知识 | 第13-20页 |
| ·贝叶斯网简介 | 第13-18页 |
| ·基础理论 | 第13-16页 |
| ·贝叶斯网的语义 | 第16-17页 |
| ·贝叶斯网实例 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯网近似推理 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 贝叶斯网的构建 | 第20-23页 |
| ·网结构的构建 | 第20-21页 |
| ·交通图转化为贝叶斯网结构图 | 第20页 |
| ·贝叶斯网的数据结构 | 第20-21页 |
| ·参数表的构建 | 第21-22页 |
| ·堵塞密度 | 第21-22页 |
| ·概率参数表 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第4章 吉布斯采样推理算法 | 第23-29页 |
| ·原理 | 第23页 |
| ·吉布斯采样推理算法 | 第23-28页 |
| ·算法思想和算法特点 | 第23-24页 |
| ·算法描述 | 第24-25页 |
| ·算法示例 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第5章 交通预测案例和实验 | 第29-41页 |
| ·实验数据 | 第29-31页 |
| ·交通预测过程 | 第31-38页 |
| ·交通图 | 第31页 |
| ·贝叶斯网结构图 | 第31-32页 |
| ·结点的条件概率表 | 第32-35页 |
| ·吉布斯采样推理预测 | 第35-37页 |
| ·合理路径 | 第37-38页 |
| ·推理收敛实验 | 第38-40页 |
| ·实验环境 | 第38页 |
| ·实验数据 | 第38页 |
| ·实验结果 | 第38-40页 |
| ·实验总结 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第6章 总结与展望 | 第41-42页 |
| ·总结 | 第41页 |
| ·需进一步研究的内容 | 第41-42页 |
| 附录 | 第42-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
