城市密度与交通出行结构回馈关系研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究内容 | 第13-17页 |
| 2 文献综述 | 第17-25页 |
| 2.1 国内相关研究 | 第17-20页 |
| 2.2 国外相关研究 | 第20-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 径向基函数神经网络基本原理 | 第25-35页 |
| 3.1 径向基函数神经网络结构 | 第25-28页 |
| 3.1.1 正则化网络 | 第25-26页 |
| 3.1.2 广义网络 | 第26-28页 |
| 3.2 径向基函数神经网络学习算法 | 第28-33页 |
| 3.2.1 随机选取固定中心 | 第28-29页 |
| 3.2.2 自组织选取中心 | 第29-31页 |
| 3.2.3 有监督选取中心 | 第31-32页 |
| 3.2.4 正交最小二乘法 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-35页 |
| 4 城市密度与交通出行结构回馈模型构建 | 第35-67页 |
| 4.1 基础数据 | 第35-54页 |
| 4.2 模型构建 | 第54-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 5 案例分析 | 第67-85页 |
| 5.1 案例1 城市自然发展 | 第67-73页 |
| 5.2 案例2 降低城区扩展速度和道路里程增速 | 第73-76页 |
| 5.3 案例3 抑制私家车出行 | 第76-79页 |
| 5.4 案例4 鼓励轨道交通出行 | 第79-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-85页 |
| 6 结论及展望 | 第85-89页 |
| 6.1 主要结论 | 第85-87页 |
| 6.2 研究展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第91-95页 |
| 学位论文数据集 | 第95页 |
