| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·选题背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·国外短时交通流预测研究状况 | 第11-14页 |
| ·国内短时交通流预测研究发展与现状 | 第14-16页 |
| ·论文的研究意义 | 第16-17页 |
| ·论文的研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 短时交通流特性及其影响因素分析 | 第18-25页 |
| ·交通流特性分析 | 第18-21页 |
| ·交通流运行过程特性分析 | 第18-20页 |
| ·交通流状态特性分析 | 第20-21页 |
| ·短时交通流特性 | 第21-25页 |
| ·短时交通流分析方法及特性 | 第22-24页 |
| ·短时交通流的主要影响因素 | 第24-25页 |
| 第3章 现有短时交通流预测模型分析 | 第25-39页 |
| ·短时交通流预测研究概述 | 第25-27页 |
| ·短时交通流预测基本原理 | 第25-27页 |
| ·短时交通流预测的要求 | 第27页 |
| ·现有预测模型 | 第27-36页 |
| ·多元线性回归预测 | 第28-29页 |
| ·神经网络模型 | 第29-30页 |
| ·指数平滑预测 | 第30-34页 |
| ·时间序列模型 | 第34-36页 |
| ·总结 | 第36页 |
| ·新方法的提出 | 第36-39页 |
| 第4章 运用EVIEWS建立短时交通流预测模型 | 第39-55页 |
| ·EVIEWS软件介绍 | 第39-40页 |
| ·EVIEWS数据分析基本概念和方法 | 第40-45页 |
| ·EVIEWS基础 | 第40-41页 |
| ·对象基础 | 第41-43页 |
| ·基本数据处理 | 第43页 |
| ·参数估计 | 第43-44页 |
| ·假设检验 | 第44-45页 |
| ·短时交通流序列的EVIEWS自相关分析与偏自相关分析 | 第45-49页 |
| ·短时交通流序列的自相关系数 | 第46页 |
| ·短时交通流序列的偏自相关系数 | 第46-47页 |
| ·利用短时交通流序列的自相关分析图分析模型结构 | 第47-49页 |
| ·短时交通流序列的EVIEWS单位根检验 | 第49-52页 |
| ·ADF检验 | 第50-51页 |
| ·Phillips-Perron(PP)检验 | 第51-52页 |
| ·短时交通流序列的EVIEWS方程预测 | 第52-54页 |
| ·EVIEWS建立短时交通流序列ARIMA模型的步骤 | 第54-55页 |
| 第5章 EVIEWS短时交通流预测实例 | 第55-73页 |
| ·数据来源 | 第55-58页 |
| ·交叉口短时交通流EVIEWS描述统计量分析 | 第58-62页 |
| ·交叉口短时交通流的EVIEWS描述统计量 | 第58-61页 |
| ·交叉口短时交通流的EVIEWS描述统计量分析 | 第61-62页 |
| ·交叉路口EVIEWS短时交通流预测 | 第62-73页 |
| ·指数平滑法 | 第62-66页 |
| ·ARIMA模型 | 第66-72页 |
| ·两种方法的EVIEWS表现分析 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第78页 |