| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| ·依托课题 | 第13页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究历史与现状评述 | 第14-22页 |
| ·短时交通参数一步预测的研究历史和现状 | 第14-20页 |
| ·短时交通参数多步预测的研究历史与现状 | 第20-22页 |
| ·短时交通参数多步预测关键问题分析 | 第22页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第2章 基于MTS一步外推的短时交通参数多步预测方法研究 | 第25-47页 |
| ·概述 | 第25页 |
| ·基于 MTS 一步外推的短时交通参数多步预测基本思想 | 第25-27页 |
| ·MTS 交通参数数据序列的合成与分解方法 | 第27-31页 |
| ·MTS 交通参数合成与分解基本原理 | 第27-28页 |
| ·MTS 交通参数合成方法 | 第28-30页 |
| ·MTS 交通参数分解方法 | 第30-31页 |
| ·基于 MTS 一步外推的短时交通参数多步预测方法设计 | 第31-39页 |
| ·短时交通参数一步预测基本方法的选择 | 第31-37页 |
| ·短时交通参数一步预测组合模型动态权重的确定 | 第37页 |
| ·MTS 短时交通参数一步预测值的分解 | 第37-38页 |
| ·基于 MTS 一步外推的短时交通参数多步预测工作流程 | 第38-39页 |
| ·预测效果的评价指标 | 第39页 |
| ·实证分析 | 第39-45页 |
| ·数据来源 | 第39页 |
| ·实验方案设计 | 第39-40页 |
| ·实验及结果分析 | 第40-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第3章 基于 k 近邻估计的短时交通参数多步预测方法研究 | 第47-59页 |
| ·概述 | 第47页 |
| ·基于 k 近邻估计的短时交通参数多步预测基本思想 | 第47-48页 |
| ·基于 k 近邻估计的短时交通参数多步预测算法设计 | 第48-51页 |
| ·基于 k 近邻估计的短时交通参数多步预测的模式定义 | 第48-49页 |
| ·基于 k 近邻估计的短时交通参数多步预测的模式搜索 | 第49页 |
| ·基于 k 近邻估计的短时交通参数多步预测的模式估计 | 第49-50页 |
| ·基于 k 近邻估计的短时交通参数多步预测的算法流程 | 第50-51页 |
| ·实证分析 | 第51-58页 |
| ·实验方案设计 | 第51-55页 |
| ·实验及结果分析 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第4章 基于 BP 神经网络的 DPT 在线估计方法研究 | 第59-73页 |
| ·概述 | 第59页 |
| ·DPT 在线估计的基本原理 | 第59-60页 |
| ·短时交通参数数据序列关键特征指标设计 | 第60-61页 |
| ·基于 BP 神经网络的 DPT 在线估计方法设计 | 第61-63页 |
| ·BP 神经网络选择 | 第61-62页 |
| ·BP 神经网络训练 | 第62-63页 |
| ·DPT 在线估计流程设计 | 第63页 |
| ·DPT 估计的评价指标 | 第63-64页 |
| ·实证分析 | 第64-72页 |
| ·实验方案设计 | 第64页 |
| ·实验及结果分析 | 第64-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第5章 总结和展望 | 第73-75页 |
| ·全文总结 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
