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基于BP神经网络的LOGIT交通方式划分模型研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·研究的目的和意义第9页
   ·国内外城市交通规划理论的起步和发展经历第9-10页
   ·现代城市交通规划理论中的方式划分理论第10-12页
   ·本文主要研究内容第12-13页
第二章 人工神经网络基本理论第13-23页
   ·人工神经网络基础第13-14页
     ·人工神经网络的发展历史第13页
     ·人工神经网络的定义第13-14页
     ·神经网络的特性与实现第14页
   ·神经网络模型第14-17页
     ·神经元结构模型第15-16页
     ·神经网络的互连模式第16-17页
   ·BP 网络第17-23页
     ·BP 网络理论第18-21页
     ·BP 网络的特点第21-23页
第三章 居民出行方式选择与非集计LOGIT 模型理论第23-39页
   ·城市居民出行方式选择理论第23-30页
     ·基于出行的交通需求预测理论第23-24页
     ·城市居民出行方式第24-26页
     ·城市居民出行方式选择影响因素分析第26-30页
   ·非集计LOGIT 模型理论第30-39页
     ·概念与假定第30-31页
     ·BNL 模型和MNL 模型第31-32页
     ·效用值的常规确定方法第32-33页
     ·LOGIT 模型的优缺点分析第33-34页
     ·LOGIT 模型派生与改进第34-39页
第四章 基于BP 神经网络的LOGIT 模型第39-47页
   ·BP 网络与LOGIT 模型的相似性第39-41页
   ·利用BP 神经网络确定效用值第41-47页
     ·MATLAB 与 MATLABT-ANN 工具箱第41-42页
     ·效用值的确定第42-47页
第五章 算例第47-53页
   ·样本数据的选取与处理第47-49页
   ·模型的构建与训练第49-50页
   ·输出结果及处理第50-53页
总结与展望第53-54页
 总结第53页
 进一步的研究工作第53-54页
参考文献第54-57页
致谢第57-58页
附录A (攻读学位期间发表论文目录)第58页

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