| 摘要 | 第2-3页 |
| abstract | 第3-4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 灰色模型及分数阶灰色模型发展现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 交通流预测研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.3 灰色模型在交通流预测上的应用 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第13-15页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第15页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 非指数率短时交通流的分数阶累加灰色模型 | 第16-47页 |
| 2.1 基于流量密度的交通流线性预测模型 | 第16-17页 |
| 2.2 短时交通流预测的GM(1,1)模型推导 | 第17-19页 |
| 2.2.1 GM(1,1)模型及定义 | 第17-19页 |
| 2.2.2 短时交通流小样本数据的GM(1,1)模型推导 | 第19页 |
| 2.3 GM(1,1)模型实例分析 | 第19-21页 |
| 2.4 分数阶累加灰色模型 | 第21-37页 |
| 2.4.1 GM(1,1)模型建模机理及不足 | 第21-22页 |
| 2.4.2 分数阶累加生成矩阵及还原算子 | 第22-25页 |
| 2.4.3 FAGM(1,1)模型定义 | 第25-26页 |
| 2.4.4 FAGM(1,1)模型的级比界区 | 第26-37页 |
| 2.5 离散分数阶累加灰色模型 | 第37-44页 |
| 2.5.1 FAGM(1,1,D)模型定义 | 第37-39页 |
| 2.5.2 FAGM(1,1)与FAGM(1,1,D)误差分析 | 第39-44页 |
| 2.6 实例分析 | 第44-46页 |
| 2.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 振荡型短时交通流的分数阶导数灰色模型 | 第47-60页 |
| 3.1 城市短时交通流数据振荡性分析 | 第47页 |
| 3.2 分数阶导数灰色模型 | 第47-52页 |
| 3.3 分数阶导数灰色模型的定阶方法 | 第52-54页 |
| 3.4 矩阵分解及模型关系综述 | 第54-58页 |
| 3.5 实例分析 | 第58-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 自相似性短时交通流的非线性分数阶灰色模型 | 第60-69页 |
| 4.1 短时交通流历史信息自相似性挖掘 | 第60-61页 |
| 4.2 短时交通流预测的非线性灰色模型 | 第61-62页 |
| 4.3 短时交通流预测的非线性分数阶灰色模型 | 第62-64页 |
| 4.4 实例分析 | 第64-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 结论与展望 | 第69-70页 |
| 5.1 本文主要创新点 | 第69页 |
| 5.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表主要论文 | 第78-79页 |
| 主要参加科研项目 | 第79页 |