| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.3 主要研究内容和组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 灰色系统理论理论和广义数据级比 | 第13-22页 |
| 2.1 灰色控制系统 | 第13-15页 |
| 2.2 序列算子与灰色序列生成 | 第15-20页 |
| 2.3 广义数据级比 | 第20-22页 |
| 第3章 基于广义数据级比预处理的交通流数据挖掘方法研究 | 第22-36页 |
| 3.1 数据来源和描述 | 第22-24页 |
| 3.2 传统极值点判断方法 | 第24-26页 |
| 3.3 基于广义数据级比的极值点判断 | 第26-30页 |
| 3.3.1 交通流的广义数据级比表示 | 第26-27页 |
| 3.3.2 基于广义数据级比的极值点判断方法 | 第27-30页 |
| 3.3.3 与传统极值点判断方法的比较 | 第30页 |
| 3.4 交通流分段数据的统计分析 | 第30-36页 |
| 3.4.1 分段数据的描述性统计 | 第30-32页 |
| 3.4.2 分段数据的距离测量 | 第32-35页 |
| 3.4.3 分段数据的分类识别 | 第35-36页 |
| 第4章 基于灰色模型理论的交通流预测方法研究 | 第36-45页 |
| 4.1 灰色模型的特点和研究现状 | 第36-38页 |
| 4.2 基于广义数据级比改进的灰色预测模型 | 第38-41页 |
| 4.2.1 传统的GM(1,1)模型 | 第38-39页 |
| 4.2.2 灰色模型参数与广义数据级比的关系 | 第39-40页 |
| 4.2.3 基于广义数据级比改进的GM(1,1)模型 | 第40-41页 |
| 4.3 改进灰色模型的预测实例 | 第41-45页 |
| 第5章 总结和展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 附件 | 第49-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及研究课题 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |