| 提要 | 第1-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究历史与现状 | 第12-16页 |
| ·主要研究内容及结构 | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第2章 SMTPS框架设计 | 第18-24页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·SMTPS的需求分析 | 第19-20页 |
| ·SMTPS的功能设计 | 第20-21页 |
| ·SMTPS的框架设计 | 第21-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第3章 交通参数的可预测性分析方法研究 | 第24-35页 |
| ·概述 | 第24-25页 |
| ·混沌理论的基本原理与分析方法 | 第25-30页 |
| ·相空间重构理论及其参数的选择 | 第25-28页 |
| ·混沌时间序列的Lyapunov 指数 | 第28-30页 |
| ·短时交通流的混沌特性分析 | 第30-33页 |
| ·短时交通流的可预测性分析方法 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第4章 交通参数短时多步预测方法研究 | 第35-59页 |
| ·概述 | 第35-36页 |
| ·自适应指数平滑预测方法 | 第36-38页 |
| ·神经网络预测方法研究 | 第38-43页 |
| ·RBF神经网络的学习过程 | 第39-41页 |
| ·预测工作步骤 | 第41-43页 |
| ·卡尔曼滤波预测方法研究 | 第43-46页 |
| ·卡尔曼滤波模型的建立 | 第44-45页 |
| ·预测工作步骤 | 第45-46页 |
| ·交通参数短时多步预测方法设计 | 第46-54页 |
| ·交通参数短时多步预测模型的建立 | 第46-49页 |
| ·相似序列的搜索方法 | 第49-54页 |
| ·多模型融合预测方法研究 | 第54-58页 |
| ·融合模型的建立 | 第55-56页 |
| ·权重的确定方法 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第5章 实证分析 | 第59-85页 |
| ·数据基础 | 第59-60页 |
| ·短时多步预测方法的性能评价指标 | 第60页 |
| ·短时多步预测方法的实证研究 | 第60-84页 |
| ·时间尺度为5 分钟的交通参数短时多步预测实证分析 | 第60-78页 |
| ·时间尺度为2 分钟的交通参数短时多步预测实证分析 | 第78-81页 |
| ·时间尺度为10 分钟的交通参数短时多步预测实证分析 | 第81-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第85-87页 |
| ·全文总结 | 第85-86页 |
| ·展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 摘要 | 第90-92页 |
| ABSTRACT | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
