基于EEMD-GSVM的高速铁路短期客流预测
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究的背景 | 第10页 |
| ·研究的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第14页 |
| ·研究框架及内容 | 第14-16页 |
| 2 客流预测的模型及方法 | 第16-23页 |
| ·客流预测概述 | 第16页 |
| ·客流预测的模型及方法 | 第16-22页 |
| ·基于客流形成机制的客流预测模型与方法 | 第17-18页 |
| ·基于客流行为特性的客流预测模型与方法 | 第18-21页 |
| ·组合客流预测模型与方法 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 3 高速铁路客流的波动研究 | 第23-53页 |
| ·基于统计的高速铁路客流波动特征描述 | 第23-43页 |
| ·平日客流波动特征描述 | 第24-29页 |
| ·节假日客流波动特征描述 | 第29-34页 |
| ·春运客流波动特征描述 | 第34-37页 |
| ·暑运客流波动特征描述 | 第37-39页 |
| ·年内不同时期客流波动特征对比分析 | 第39-43页 |
| ·基于时间序列数据挖掘的高速铁路客流分析 | 第43-48页 |
| ·时序聚类分析 | 第43-46页 |
| ·时序数据表示 | 第46-48页 |
| ·基于模态识别的高速铁路客流波动分析 | 第48-52页 |
| ·模态与模态分析 | 第48-49页 |
| ·高速铁路的经验模态分析 | 第49-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 4 高速铁路短期客流预测模型与参数估计 | 第53-63页 |
| ·已有预测模型方法的比较 | 第53-54页 |
| ·EEMD-GSVM预测模型的提出 | 第54-60页 |
| ·EEMD-GSVM预测方法思路 | 第54-55页 |
| ·基于EEMD的“隔离”预测 | 第55-56页 |
| ·GSVM灰色支持向量机模型 | 第56-60页 |
| ·模态分量重构 | 第60页 |
| ·基于粒子群算法的参数优化 | 第60-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 5 武广高速铁路短期客流预测实证研究 | 第63-74页 |
| ·基于EEMD的高速铁路客流模态分析 | 第63-67页 |
| ·短期客流EEMD-GSVM预测 | 第67-70页 |
| ·划分训练集与测试集 | 第67-69页 |
| ·确定模型参数 | 第69-70页 |
| ·预测结果分析 | 第70-74页 |
| 6 结论与展望 | 第74-76页 |
| ·研究结论 | 第74-75页 |
| ·研究展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 附录A | 第79-87页 |
| 作者简历 | 第87-89页 |
| 学位论文数据集 | 第89页 |
