| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第12-15页 |
| 第二章 建模理论基础 | 第15-26页 |
| ·建模要求及模型特点 | 第15-18页 |
| ·构建模型的基本要求 | 第15-16页 |
| ·模型特点 | 第16-17页 |
| ·本文模型框架 | 第17-18页 |
| ·指数平滑法 | 第18-20页 |
| ·Levenberg-Marquardt非线性优化算法 | 第20-21页 |
| ·傅立叶级数 | 第21-22页 |
| ·马尔可夫预测方法 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 短-长期模型组合预测方法建模过程 | 第26-34页 |
| ·双指数平滑建模 | 第26-28页 |
| ·傅立叶残差修正 | 第28-29页 |
| ·马尔可夫预测调整方案 | 第29-33页 |
| ·状态定义 | 第30-31页 |
| ·转移概率和转移矩阵 | 第31-32页 |
| ·预测调整方案 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 模型实例验证及分析 | 第34-49页 |
| ·交通流的特性 | 第35-37页 |
| ·基本特征参数 | 第35-36页 |
| ·交通流特性分析 | 第36-37页 |
| ·数据采集 | 第37-38页 |
| ·数据的预处理 | 第38-41页 |
| ·数据的筛选 | 第39-40页 |
| ·数据的修复 | 第40页 |
| ·数据平滑 | 第40-41页 |
| ·预测结果及分析 | 第41-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·主要工作及结论 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研成果 | 第56页 |