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基于遗传回归分析的无检测器交叉口流量预测研究

内容提要第1-7页
第一章 绪论第7-15页
   ·研究背景与研究意义第7-11页
   ·研究现状第11-13页
   ·研究思路第13-14页
   ·本文的章节安排第14页
   ·本章小结第14-15页
第二章 交通流量数据预处理技术研究第15-33页
   ·交通信息采集技术及形式第15-17页
   ·交通流量数据的特点分析第17-18页
     ·相关性第17-18页
     ·周相似性第18页
   ·数据故障识别第18-23页
     ·错误数据的识别第19-21页
     ·丢失数据的识别第21-23页
     ·不精确数据的判别第23页
   ·数据修复技术研究第23-27页
     ·丢失数据和错误数据的修复第24-25页
     ·不精确数据的修复第25-27页
   ·数据平滑处理第27-28页
   ·实例分析第28-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 常规无检测器交叉口流量预测方法研究第33-59页
   ·研究现状及分析第33-35页
   ·主成分分析法介绍第35-46页
     ·主成分分析法中主分量的导出第36-39页
     ·主成分分析的计算过程第39-40页
     ·数据验证第40-42页
     ·主成分分析法预测第42-46页
   ·聚类分析法第46-56页
     ·聚类方法的选择第47-50页
     ·相似系数的计算第50-51页
     ·相似系数的选取原则第51-52页
     ·聚类分析法预测第52-56页
   ·无检测器交叉口流量预测新方法的研究思路第56-58页
   ·本章小结第58-59页
第四章 基于遗传回归分析法的无检测器交叉口流量预测方法研究第59-75页
   ·研究目的第59-60页
   ·逐步回归分析的计算过程第60-65页
     ·逐步回归过程中引入和剔除变量的依据第60-63页
     ·逐步回归的矩阵变换计算法第63-65页
     ·逐步回归分析法分析第65页
   ·遗传算法的介绍第65-68页
   ·基于遗传回归分析法的无检测器交叉口流量预测第68-70页
   ·算法验证第70-74页
   ·本章小结第74-75页
第五章 全文总结与展望第75-77页
参考文献第77-80页
摘要第80-82页
Abstract第82-85页
致谢第85页

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