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基于回声状态网络的交通流预测方法与应用研究
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基于回声状态网络的交通流预测方法与应用研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-17页
第一章 绪论第17-25页
　　　　1.1 研究背景及意义第17-18页
　　　　　　　　1.1.1 研究背景第17-18页
　　　　　　　　1.1.2 研究目的及意义第18页
　　　　1.2 国内外研究现状第18-22页
　　　　　　　　1.2.1 交通流预测研究现状第18-20页
　　　　　　　　1.2.2 路径规划研究现状第20-21页
　　　　　　　　1.2.3 路径优化研究现状第21-22页
　　　　1.3 论文框架第22-25页
第二章 理论基础第25-39页
　　　　2.1 回声状态网络第25-31页
　　　　　　　　2.1.1 ESN基本结构与特征第25-26页
　　　　　　　　2.1.2 迭代预测与直接预测第26-29页
　　　　　　　　2.1.3 ESN预测算法的流程第29-31页
　　　　2.2 主成分分析第31-32页
　　　　　　　　2.2.1 主成分分析原理第31页
　　　　　　　　2.2.2 主成分分析算法步骤第31-32页
　　　　2.3 粒子群优化第32-34页
　　　　　　　　2.3.1 粒子群优化算法第32-33页
　　　　　　　　2.3.2 自适应扰动粒子群算法第33-34页
　　　　2.4 整合移动平均自回归模型第34-37页
　　　　　　　　2.4.1 ARIMA模型的结构第34页
　　　　　　　　2.4.2 ARIMA模型建模第34-35页
　　　　　　　　2.4.3 ARIMA模型预测第35-37页
　　　　2.5 本章小结第37-39页
第三章 基于回声状态网络的单点交通流预测模型第39-59页
　　　　3.1 交通流数据预处理第39-40页
　　　　　　　　3.1.1 缺失值处理第39-40页
　　　　　　　　3.1.2 异常值处理第40页
　　　　3.2 基于回声状态网络的单点单步交通流预测模型第40-46页
　　　　　　　　3.2.1 ESN交通流单步预测模型第40-41页
　　　　　　　　3.2.2 数据来源及预测性能评价指标第41-43页
　　　　　　　　3.2.3 算法比较及结果分析第43-46页
　　　　3.3 基于回声状态网络的单点多步交通流预测模型第46-57页
　　　　　　　　3.3.1 交通流时间序列分析第46-47页
　　　　　　　　3.3.2 基于PCA和 ESN的交通流多步预测模型第47-51页
　　　　　　　　3.3.3 关键参数优化第51-53页
　　　　　　　　3.3.4 算法比较及结果分析第53-57页
　　　　3.4 本章小结第57-59页
第四章 基于回声状态网络的多点单步交通流预测模型第59-67页
　　　　4.1 基于ESN的多点单步交通流预测模型第59-62页
　　　　4.2仿真实验第62-66页
　　　　　　　　4.2.1 实验步骤第62页
　　　　　　　　4.2.2 数据来源第62-63页
　　　　　　　　4.2.3 算法比较及结果分析第63-66页
　　　　4.3 本章小结第66-67页
第五章 基于回声状态网络的交通流预测的应用第67-85页
　　　　5.1 模型应用的思路第67-68页
　　　　5.2 问题描述及数学模型第68-70页
　　　　　　　　5.2.1 基本假设第68-70页
　　　　　　　　5.2.2 数学模型第70页
　　　　5.3 单点多步交通流预测在路径优化方面的应用第70-80页
　　　　　　　　5.3.1 路径优化模型第71-72页
　　　　　　　　5.3.2 仿真实验第72-80页
　　　　5.4 多点单步交通流预测在路径优化方面的应用第80-83页
　　　　　　　　5.4.1 路径优化模型第80-81页
　　　　　　　　5.4.2 仿真实验第81-83页
　　　　5.5 本章小结第83-85页
第六章 总结与展望第85-87页
　　　　6.1 论文总结第85页
　　　　6.2 技术展望第85-87页
参考文献第87-91页
致谢第91-93页
作者简介第93-94页

本篇论文共94页，点击这进入下载页面。
 
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