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交通流混沌机理研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-14页
 §1-1 课题背景第8-10页
  1-1-1 交通问题的现状第8-9页
  1-1-2 混沌理论引入交通流研究第9-10页
 §1-2 国内外研究现状第10-13页
  1-2-1 交通流混沌现象研究第10-12页
  1-2-2 高速公路入口匝道控制第12-13页
 §1-3 课题研究的主要内容第13-14页
第二章 交通流混沌实时快速识别的智能方法第14-35页
 §2-1 交通系统混沌及现有识别方法第14-18页
  2-1-1 混沌的基本概念第14页
  2-1-2 混沌系统的特性第14-15页
  2-1-3 交通流混沌系统的基本特点第15页
  2-1-4 混沌识别方法第15-18页
  2-1-5 交通系统现有混沌识别方法总结第18页
 §2-2 交通流混沌快速识别智能系统第18-21页
  2-2-1 理论依据第18页
  2-2-2 系统结构与原理第18-19页
  2-2-3 信息采集子系统第19-20页
  2-2-4 离线识别子系统第20-21页
 §2-3 交通流混沌智能在线快速识别子系统第21-31页
  2-3-1 交通流时间序列特征的提取第21-23页
  2-3-2 基于人工神经网络BP算法的交通流混沌智能在线快速识别子系统第23-25页
  2-3-3 基于最小二乘支持向量机回归交通流混沌智能在线快速识别子系统第25-31页
 §2-4 仿真试验第31-34页
  2-4-1 仿真试验样本数据的选取第31-32页
  2-4-2 仿真的步骤第32-33页
  2-4-3 仿真试验第33-34页
 §2-5 小结第34-35页
第三章 基于相空间重构的混沌交通流预测方法第35-46页
 §3-1 相空间重构思想第35-38页
  3-1-1 嵌入时间延迟第36-37页
  3-1-2 嵌入维数第37-38页
 §3-2 混沌交通流预测的全域法第38-39页
 §3-3 混沌交通流预测的局域法第39-42页
  3-3-1 零阶局域法第39-40页
  3-3-2 一阶局域法第40-42页
 §3-4 混沌交通流时间序列神经网络预测方法第42-43页
 §3-5 在线最小二乘支持向量机交通流预测方法第43-46页
  3-5-1 RBF核函数的工作原理第43-44页
  3-5-2 在线最小二乘支持向量机回归第44-46页
第四章 混沌交通流预测仿真试验第46-54页
 §4-1 试验数据与参数选择第46-47页
  4-1-1 试验数据第46页
  4-1-2 参数选择第46-47页
 §4-2 最大可预测尺度第47-48页
 §4-3 LS-SVM与其他方法的比较第48-53页
  4-3-1 仿真流程图第48-49页
  4-3-2 最小二乘支持向量机第49-50页
  4-3-3 BP神经网络第50-51页
  4-3-4 一阶局域法第51-52页
  4-3-5 结果比较第52-53页
 §4-4 小结第53-54页
第五章 高速公路混沌系统匝道控制第54-67页
 §5-1 传统高速公路入口匝道控制方法第54-56页
  5-1-1 单匝道控制第54-56页
  5-1-2 入口匝道整体控制第56页
 §5-2 高速公路混沌系统匝道控制第56-57页
  5-2-1 控制对象描述第56-57页
  5-2-2 入口匝道控制原理第57页
 §5-3 高速公路DFC匝道控制第57-60页
  5-3-1 DFC控制第57-58页
  5-3-2 控制器结构及其算法第58-60页
 §5-4 仿真研究第60-66页
  5-4-1 不加控制的情况第61-62页
  5-4-2 ALINEA控制的情况第62-63页
  5-4-3 DFC控制的情况第63-66页
 §5-5 小结第66-67页
第六章 结论与展望第67-69页
 §6-1 总结第67页
 §6-2 建议与展望第67-69页
参考文献第69-72页
致谢第72-73页
攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果第73页

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