| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·本文研究背景 | 第7-8页 |
| ·本文研究目的及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·AID方法的研究综述 | 第8-10页 |
| ·车流量预测的研究综述 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容与结构 | 第12-14页 |
| 第二章 车流量预测模型 | 第14-55页 |
| ·车流量预测模型的选定 | 第14-15页 |
| ·ARIMA模型的基本思想和建模 | 第15-17页 |
| ·ARIMA模型的基本思想 | 第15-16页 |
| ·ARIMA模型的建模 | 第16-17页 |
| ·ARIMA模型在车流量预测应用 | 第17-28页 |
| ·平稳性检验 | 第18-20页 |
| ·识别模型 | 第20-22页 |
| ·估计模型 | 第22-24页 |
| ·检验模型 | 第24-25页 |
| ·ARIMA模型预测应用 | 第25-28页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络模型的基本思想和建模 | 第28-45页 |
| ·BP神经网络基本思想 | 第28-34页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第34-37页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络权值建模 | 第37-39页 |
| ·基于MATLAB遗传算法优化BP神经网络预测模型设计 | 第39-41页 |
| ·优化后BP神经网络模型应用 | 第41-45页 |
| ·组合预测模型 | 第45-54页 |
| ·SVM | 第46页 |
| ·支持向量机回归算法 | 第46-49页 |
| ·基于SVM的车流量组合预测模型的设计 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第三章 非正常拥堵检测方法 | 第55-62页 |
| ·预测偏差模型基本原理 | 第55-57页 |
| ·算法参数确定 | 第57-59页 |
| ·基于车流量预测的非正常拥堵检测综合模型 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 检测方法的评估及其改进 | 第62-76页 |
| ·模型验证实验条件 | 第62-66页 |
| ·预测模型的实验数据 | 第62页 |
| ·VISSIM仿真数据 | 第62-66页 |
| ·仿真模型的检验 | 第66-69页 |
| ·有非正常拥堵发生情况下的预测模型分析 | 第69-71页 |
| ·预测偏差分析 | 第71-72页 |
| ·非正常拥堵检测结果 | 第72-73页 |
| ·对于预测偏差检测法的改进 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-79页 |
| ·总结 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 硕士在读期间所做的研究工作 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |