| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 主要研究内容与思路 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 2 相关理论介绍 | 第16-26页 |
| 2.1 交通流预测基本概念 | 第16-19页 |
| 2.2 小波理论 | 第19-23页 |
| 2.3 深度学习理论 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 数据预处理 | 第26-33页 |
| 3.1 数据来源 | 第26-27页 |
| 3.2 异常数据修补 | 第27-28页 |
| 3.3 去噪声 | 第28-31页 |
| 3.4 归一化 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 实证分析 | 第33-39页 |
| 4.1 短时交通流预测模型构造 | 第33-35页 |
| 4.2 模型实证分析 | 第35-38页 |
| 4.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 总结与展望 | 第39-41页 |
| 5.1 研究总结 | 第39页 |
| 5.2 研究展望 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 附录：DBNs 实现程序 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |