| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-20页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-18页 |
| ·铁路客流预测的研究现状 | 第12-15页 |
| ·相关领域短期预测的研究现状 | 第15-16页 |
| ·研究现状的总结 | 第16-18页 |
| ·主要研究思路 | 第18-20页 |
| 2 客流激发能级模型的提出与建立 | 第20-34页 |
| ·铁路客流特点分析 | 第20-23页 |
| ·铁路客流形成机理 | 第20-21页 |
| ·铁路客流影响因素分析 | 第21-23页 |
| ·铁路短期客流时序分析 | 第23-27页 |
| ·基于客流激发能级的短期预测模型的建立 | 第27-34页 |
| ·波尔原子模型的相关理论 | 第28-30页 |
| ·客流激发能级模型的建立 | 第30-34页 |
| 3 激发状态下客流激发量的研究 | 第34-44页 |
| ·客流跃迁的因素 | 第34-36页 |
| ·客流激发能级的模糊综合评价 | 第36-39页 |
| ·基于聚类分析的激发量评定 | 第39-42页 |
| ·实证分析 | 第42-44页 |
| 4 基态趋势客流预测研究 | 第44-68页 |
| ·基于时间序列的基态趋势客流预测研究 | 第44-48页 |
| ·时间序列预测方法的选取 | 第44-46页 |
| ·时间序列的奇异性检测 | 第46-48页 |
| ·基于最小二乘支持向量机的客流预测 | 第48-55页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第48-53页 |
| ·最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型的建立 | 第53-55页 |
| ·基于遗传算法的模型参数优化选取 | 第55-59页 |
| ·基态趋势客流预测的实证分析 | 第59-68页 |
| ·原始数据的奇异性检测 | 第59-62页 |
| ·基态趋势客流的LS-SVM预测分析 | 第62-65页 |
| ·遗传算法对模型参数选取的优化 | 第65页 |
| ·预测结果分析 | 第65-68页 |
| 5 客流激发能级短期预测模型的实证研究 | 第68-74页 |
| ·预测期客流激发能级的评定 | 第68-69页 |
| ·客流激发量的确定 | 第69-71页 |
| ·基态趋势客流的时间序列预测 | 第71-72页 |
| ·客流激发能级模型的综合分析 | 第72-74页 |
| 6 结束语 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 作者简历 | 第78-82页 |
| 学位论文数据集 | 第82页 |