基于支持向量机的时空二维融合正常与异常状态的流量预测



基于支持向量机的时空二维融合正常与异常状态的流量预测

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基于支持向量机的时空二维融合正常与异常状态的流量预测

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
1 绪论	第8-14页
· 研究背景	第8-10页
· 国内外研究现状	第10-12页
· 研究目的及意义	第12页
· 本文框架及主要研究内容	第12-14页
2 支持向量机算法研究	第14-26页
· 数学规划理论	第14-15页
· 非线性规划	第14页
· 相关定理	第14-15页
· Wolfe 对偶问题	第15页
· 机器学习问题及方法	第15-17页
· 统计学习理论	第17-19页
· 支持向量机	第19-25页
· SVM 基本原理	第19-20页
· SVM 与神经网络的关系	第20-21页
· SVM 研究进展	第21-25页
· 本章小结	第25-26页
3 基于支持向量机的时空二维融合正常状态的流量预测	第26-43页
· 支持向量机预测模型建立	第26-32页
· SVM 模型的基本思想	第26页
· 标准型SVM	第26-28页
· 基于支持向量机的回归模型	第28-32页
· 误差指标	第32页
· 正常状态下交通流量的时空二维融合预测	第32-42页
· 交通流量的时间序列预测	第33-35页
· 交通流量的空间顺序SVM 预测	第35-38页
· 交通流量的时空二维融合	第38-40页
· 与多元回归法的预测比较	第40-42页
· 本章小结	第42-43页
4 基于支持向量机的时空二维融合异常状态的流量预测	第43-62页
· 路段异常判定	第43-54页
· 国内外研究历史与现状	第44-46页
· 交通异常状态的界定及度量标准	第46-49页
· 交通异常状态自动判别算法的性能评价	第49-50页
· 常规判别算法分析	第50-53页
· 基于数据的交通异常状态判别	第53-54页
· 异常状态下交通流量的时空二维融合预测	第54-61页
· 异常状态下交通流的时间序列预测	第54-56页
· 交通流量的空间顺序SVM 预测	第56-58页
· 交通流量的时空二维融合	第58-59页
· 与多元回归法的预测比较	第59-61页
· 本章小结	第61-62页
5 总结和展望	第62-64页
· 论文的主要工作和创新点	第62页
· 问题与展望	第62-64页
参考文献	第64-66页
致谢	第66-67页
攻读学位期间所取得的相关科研成果	第67 页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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