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连续交通流状态的离散特性分析与短时预测

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
缩略语第14-16页
第一章 绪论第16-26页
    1.1 研究背景第16-22页
    1.2 研究意义第22-23页
    1.3 技术路线第23-24页
    1.4 论文组织第24-25页
    1.5 本章小结第25-26页
第二章 国内外研究现状第26-48页
    2.1 均值预测方法第26-40页
    2.2 区间预测方法第40-44页
    2.3 方法评价第44-46页
        2.3.1 评价标准第44-45页
        2.3.2 均值预测方法评价第45-46页
        2.3.3 区间预测方法评价第46页
    2.4 本章小结第46-48页
第三章 连续交通流异方差分析第48-68页
    3.1 组内异方差性分析第48-56页
        3.1.1 组内异方差定义第48-49页
        3.1.2 数据采集第49-50页
        3.1.3 组内异方差序列特性第50-51页
        3.1.4 Box-Jenkins模型建模方法第51-54页
        3.1.5 组内异方差序列建模和预测第54-56页
    3.2 时间汇集度对条件异方差的影响第56-64页
        3.2.1 分析方法第57-59页
        3.2.2 数据采集和处理第59-60页
        3.2.3 残差序列计算第60-62页
        3.2.4 异方差性检验第62-64页
    3.3 条件异方差的季节性分析第64-67页
        3.3.1 分析方法第64-65页
        3.3.2 数据采集和残差序列计算第65页
        3.3.3 异方差季节性分析和展示第65-67页
    3.4 本章小结第67-68页
第四章 季节性条件异方差建模方法第68-92页
    4.1 季节因子调整方法第68-71页
        4.1.1 季节调整因子计算方法第68-70页
        4.1.2 条件异方差建模方法第70-71页
    4.2 数据采集和预处理第71-76页
        4.2.1 数据采集第71-73页
        4.2.2 数据预处理和分组第73-76页
    4.3 季节调整因子及其影响分析第76-81页
        4.3.1 季节调整因子计算第76-79页
        4.3.2 季节调整因子作用效果第79-81页
    4.4 异方差计算性能分析第81-91页
        4.4.1 性能指标计算第81-84页
        4.4.2 样本内性能第84-87页
        4.4.3 样本外性能第87-90页
        4.4.4 预测区间效果第90-91页
    4.5 本章小结第91-92页
第五章 条件异方差实时预测方法第92-110页
    5.1 交通流综合时间序列模型第92-94页
    5.2 异方差实时预测模型第94-100页
        5.2.1 SARIMA模型实时计算方法第94-95页
        5.2.2 GARCH(1,1)的状态空间模型第95-96页
        5.2.3 自适应卡尔曼(AKF)递归公式第96-97页
        5.2.4 基于AKF的异方差实时预测算法第97-100页
    5.3 数据描述第100页
    5.4 异方差性实时预测性能第100-103页
        5.4.1 无效覆盖率第101-102页
        5.4.2 宽度流量比第102-103页
    5.5 性能比较分析第103-108页
        5.5.1 无效覆盖率第104-105页
        5.5.2 宽度流量比第105-107页
        5.5.3 预测区间效果第107-108页
    5.6 本章小结第108-110页
第六章 结论与展望第110-113页
    6.1 主要研究结论第110-111页
    6.2 主要创新点第111页
    6.3 研究展望第111-113页
致谢第113-114页
参考文献第114-122页
附录A 数据展示第122-124页
附录B 代码展示第124-133页
附录C 算法性能第133-137页
读博期间发表论文第137页

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