基于神经网络的高速公路交通流预测

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章 绪论	第9-15页
·课题研究的目的及意义	第9-10页
·国内外研究现状	第10-13页
·交通流预测方法的比较	第13-14页
·主要研究内容	第14-15页
第二章 高速公路交通流动态模型	第15-25页
·概述	第15页
·交通流模型评述	第15-19页
·车辆跟驰模型	第16-17页
·流体动力学模型	第17-19页
·其他交通流模型	第19页
·交通流基本参数模型	第19-20页
·车速与密度	第19页
·交通量与密度模型	第19-20页
·交通量与车速的关系	第20页
·高速公路动态交通模型	第20-25页
·动态密度模型	第21页
·动态速度模型	第21-23页
·动态流量模型	第23-25页
第三章 神经网络理论	第25-41页
·神经网络发展历史	第25-27页
·神经网络基本原理	第27-31页
·神经网络的组成要素	第27-29页
·神经网络的结构	第29-31页
·神经网络的学习方式	第31-33页
·神经网络常见的学习算法	第33-34页
·两种常见的神经网络结构	第34-41页
·BP神经网络	第34-37页
·RBF神经网络	第37-41页
第四章 高速公路交通流的神经网络建模	第41-60页
·仿真实例描述	第41-42页
·神经网络的结构设计	第42-46页
·输入输出变量的选择	第42-43页
·数据的预处理	第43页
·网络设计	第43-46页
·BP神经网络进行交通流预测	第46-49页
·改进BP神经网络算法用于交通流的预测	第49-54页
·附加动量法	第49-50页
·自适应学习速率	第50-54页
·RBF神经网络进行交通流预测	第54-58页
·BP神经网络与RBF神经网络的比较	第58-60页
总结与展望	第60-62页
总结	第60页
展望	第60-62页
参考文献	第62-66页
攻读学位期间取得的研究成果	第66-67页
致谢	第67页