| 摘要 | 第2-3页 |
| abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第6-14页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第6页 |
| 1.2 智能交通系统 | 第6-8页 |
| 1.2.1 先进出行者信息系统 | 第7-8页 |
| 1.2.2 先进的交通管理系统 | 第8页 |
| 1.3 交通诱导系统 | 第8-10页 |
| 1.4 短时交通流预测的研究 | 第10-13页 |
| 1.4.1 国内外交通研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4.2 短时交通流预测算法研究 | 第11-13页 |
| 1.5 论文研究的内容及目标 | 第13-14页 |
| 第二章 人工神经网络分析 | 第14-22页 |
| 2.1 神经网络的概念 | 第14-16页 |
| 2.1.1 生物神经元的结构与功能 | 第14页 |
| 2.1.2 神经网络的特点 | 第14-15页 |
| 2.1.3 几种常用的神经网络算法结构 | 第15-16页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第16-20页 |
| 2.2.1 BP神经网络模型 | 第16-19页 |
| 2.2.2 BP神经网络的优缺点分析 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 进化算法分析 | 第22-30页 |
| 3.1 遗传算法 | 第22-25页 |
| 3.1.1 遗传算法的工作原理 | 第22-24页 |
| 3.1.2 遗传算法的优缺点分析 | 第24-25页 |
| 3.2 思维进化算法 | 第25-29页 |
| 3.2.1 思维进化算法概述 | 第25-26页 |
| 3.2.2 思维进化算法的实现 | 第26-28页 |
| 3.2.3 思维进化算法与遗传算法对比 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 进化算法优化BP神经网络建模及MATLAB仿真分析 | 第30-42页 |
| 4.1 混沌时间序列的BP神经网络建模 | 第30-32页 |
| 4.2 GA优化BP神经网络建模分析 | 第32-35页 |
| 4.3 MEA优化BP神经网络建模分析 | 第35-37页 |
| 4.4 MATLAB仿真分析 | 第37-40页 |
| 4.4.1 交通流量数据采集 | 第37页 |
| 4.4.2 计算机仿真 | 第37-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 结论与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-50页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |