| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·我国城市交通发展状况 | 第12-13页 |
| ·我国城市交通问题的对策 | 第13-14页 |
| ·智能交通系统概述 | 第14-15页 |
| ·目前 ITS研究的内容和关键问题 | 第15-16页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第16-18页 |
| ·论文研究的内容 | 第18-19页 |
| 第2章 交通流特性分析与交通流预测方法 | 第19-29页 |
| ·交通流概念及交通流的特性 | 第19-21页 |
| ·交通流理论 | 第21-23页 |
| ·交通流预测方法 | 第23-29页 |
| 第3章 BP神经网络交通流预测模型 | 第29-41页 |
| ·神经网络基本理论 | 第29-34页 |
| ·BP神经网络学习算法 | 第34-39页 |
| ·BP神经网络交通流预测模型的建立 | 第39-40页 |
| ·BP神经网络在Matlab中的实现 | 第40-41页 |
| 第4章 Lagrange支持向量回归机交通流预测模型 | 第41-57页 |
| ·统计学习理论概述 | 第41-44页 |
| ·支持向量机 | 第44-49页 |
| ·支持向量机回归机 | 第49-51页 |
| ·Lagrange支持向量回归机交通流预测模型的建立 | 第51-55页 |
| ·LSVR与BP神经网络的比较 | 第55-57页 |
| 第5章 LSVR与 BP神经网络交通流预测方法仿真与分析 | 第57-67页 |
| ·数据处理 | 第57-58页 |
| ·误差指标 | 第58-59页 |
| ·短时交通流预测的比较 | 第59-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·论文的主要工作和创新点 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读学位期间发表论文和参加科研情况 | 第74-75页 |
| 中文详细摘要 | 第75-85页 |
