| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·研究方法 | 第12-13页 |
| 第二章 浙江省公路客运需求的现状和特征分析 | 第13-23页 |
| ·浙江省人文及自然地理环境 | 第13页 |
| ·浙江省公路客运需求的现状和特性分析 | 第13-15页 |
| ·浙江省各市2000年-2010年公路客运需求量分析 | 第15-17页 |
| ·定性分析浙江省公路客运需求的影响因素 | 第17-19页 |
| ·定量分析浙江省公路客运需求的影响因素 | 第19-23页 |
| ·灰关联分析 | 第19-20页 |
| ·运用灰关联分析定量分析浙江省公路客运需求的主要因素 | 第20-23页 |
| 第三章 灰色系统预测浙江省公路客运量 | 第23-31页 |
| ·灰色系统理论简介 | 第23页 |
| ·多维灰模型GM(1,N) | 第23-26页 |
| ·概念 | 第23-24页 |
| ·模型精度检验 | 第24-26页 |
| ·多维灰模型GM(1,N)预测浙江省公路客运量 | 第26-29页 |
| ·用多维灰模型GM(1,N)预测浙江省公路客运量的结果及分析 | 第29-31页 |
| ·预测结果及图形 | 第29-30页 |
| ·预测模型分析 | 第30-31页 |
| 第四章 基于BP神经网络的浙江省客运量预测模型 | 第31-37页 |
| ·神经网络简介 | 第31-33页 |
| ·BP神经网络概述 | 第31-32页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络预测模型算法流程结构图 | 第33页 |
| ·运用BP神经网络建立预测模型 | 第33-37页 |
| ·数据处理 | 第33-34页 |
| ·BP神经网络构建及预测 | 第34-37页 |
| 第五章 基于灰色神经网络的的浙江省客运量预测模型 | 第37-43页 |
| ·灰色神经网络理论 | 第37-38页 |
| ·灰色神经网络的算法 | 第38-40页 |
| ·灰色神经网络预测模型算法流程图 | 第40页 |
| ·灰色神经网络预测模型 | 第40-43页 |
| ·灰色神经网络模型数据初始化 | 第40-42页 |
| ·灰色神经网络模型结果与分析 | 第42-43页 |
| 第六章 遗传算法优化灰色神经网络模型 | 第43-51页 |
| ·遗传算法原理 | 第43页 |
| ·遗传算法的基本实现 | 第43-44页 |
| ·编码方法 | 第43页 |
| ·适应度函数 | 第43页 |
| ·选择算子 | 第43-44页 |
| ·交叉算子 | 第44页 |
| ·变异算子 | 第44页 |
| ·遗传算法优化灰色神经网络 | 第44-46页 |
| ·遗传算法优化灰色神经网络流程结构图 | 第46-47页 |
| ·模型种群运行参数初始化 | 第47-48页 |
| ·遗传算法优化灰色神经网络的初始参数 | 第48-49页 |
| ·灰色神经网络模型结果与分析 | 第49-50页 |
| ·四个模型预测结果比较 | 第50-51页 |
| 第七章 结论和展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51-52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-54页 |
| 附录 | 第54-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
