基于元胞自动机的空间负荷预测
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题背景及研究的意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文研究内容 | 第11-12页 |
| 第2章 粗糙集神经网络和元胞自动机的理论基础 | 第12-23页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·粗糙集理论 | 第12-15页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第12-14页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第14-15页 |
| ·粗糙集解决的主要问题及其应用 | 第15页 |
| ·神经网络理论 | 第15-18页 |
| ·神经网络理论简介 | 第15-16页 |
| ·神经网络的分类及其特点 | 第16-17页 |
| ·神经网络的研究内容及其应用 | 第17-18页 |
| ·粗糙集和神经网络相结合 | 第18-19页 |
| ·元胞自动机理论 | 第19-22页 |
| ·元胞自动机理论简介 | 第19-20页 |
| ·元胞自动机演化规则及其特征 | 第20-21页 |
| ·元胞自动机的应用 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于RS-NN和CA的SLF模型 | 第23-35页 |
| ·空间负荷预测模型总体方案 | 第23-24页 |
| ·空间负荷预测模型建模步骤 | 第24-33页 |
| ·用地类型的划分 | 第24-25页 |
| ·分类负荷预测 | 第25-26页 |
| ·空间数据提取及数据的预处理 | 第26-31页 |
| ·元胞自动机转换规则的提取 | 第31-32页 |
| ·分类负荷密度预测及小区空间负荷预测 | 第32-33页 |
| ·与基于RS和CA的SLF模型的实验对比 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 空间负荷预测系统的实现 | 第35-46页 |
| ·空间负荷预测系统的开发平台 | 第35-37页 |
| ·ArcObjects组件 | 第35-36页 |
| ·.NET开发环境 | 第36-37页 |
| ·空间负荷预测系统的功能模块 | 第37-38页 |
| ·空间负荷预测系统的模块实现 | 第38-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 空间负荷预测系统的应用及结果分析 | 第46-50页 |
| ·研究区域概述 | 第46页 |
| ·数据来源 | 第46页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第46-49页 |
| ·研究区域的划分及模型参数的确定 | 第46-47页 |
| ·负荷总量预测及结果分析 | 第47-48页 |
| ·空间负荷预测及结果分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·本文总结 | 第50-51页 |
| ·后续工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
