| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·短时交通流预测及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究发展现状 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·发展趋势和途径 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 短时交通流预测模型介绍 | 第12-21页 |
| ·短时交通流预测模型概述 | 第12页 |
| ·智能预测模型简介 | 第12-19页 |
| ·人工神经网络模型 | 第12-15页 |
| ·支持向量回归模型 | 第15-16页 |
| ·时间序列模型 | 第16-18页 |
| ·组合预测模型 | 第18-19页 |
| ·稳健统计 | 第19-20页 |
| ·希尔伯特-黄变换 | 第20-21页 |
| 第三章 “机理+辨识”预测策略若干理论问题研究 | 第21-31页 |
| ·“机理+辨识”预测策略 | 第21-23页 |
| ·线性组合预测的最优性和稳健性分析 | 第23-26页 |
| ·线性组合预测的最优性 | 第23-24页 |
| ·线性组合预测的稳健性 | 第24-26页 |
| ·提高信噪比 | 第26-28页 |
| ·城市短时交通流预测“电路模型”探索 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第四章 样本容量和提高信噪比对预测准确率影响的研究 | 第31-47页 |
| ·实验数据准备和数值分析 | 第31-33页 |
| ·预测模型和方法的使用 | 第33-34页 |
| ·样本容量对预测结果的影响 | 第34-43页 |
| ·数据选取 | 第34-35页 |
| ·样本容量对单一预测模型的影响 | 第35-39页 |
| ·样本容量对组合预测模型的影响 | 第39-42页 |
| ·仿真实验结果归纳 | 第42-43页 |
| ·非线性变换提高信噪比实验 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结与成果 | 第47-48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |