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基于广义回归神经网络的公路旅游交通量预测分析
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基于广义回归神经网络的公路旅游交通量预测分析
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-11 页
第一章 绪论第11-16 页
　　· 研究背景第11-12 页
　　· 论文研究目的及意义第12 页
　　　　· 论文研究目的第12 页
　　　　· 论文研究意义第12 页
　　· 国内外研究概况第12-14 页
　　　　· 人工神经网络理论在交通领域的应用情况第12-13 页
　　　　· 旅游交通预测研究现状第13-14 页
　　· 论文主要工作内容第14-15 页
　　· 论文结构框架第15-16 页
第二章 旅游交通概况第16-29 页
　　· 旅游业特征分析第16-17 页
　　· 旅游交通方式构成及功能第17-23 页
　　　　· 旅游交通方式构成第17-19 页
　　　　· 旅游交通产业功能第19-23 页
　　· 旅游交通运行特征第23-24 页
　　· 旅游业和社会经济发展之间的关系第24-26 页
　　　　· 社会经济发展是旅游业发展的基础第24-25 页
　　　　· 旅游发展对经济的拉动作用第25-26 页
　　· 旅游与交通的关系第26-29 页
　　　　· 交通是旅游的重要组成部分第26-27 页
　　　　· 交通是旅游完成的充要条件第27 页
　　　　· 交通是旅游质量的主要评价项目第27-28 页
　　　　· 交通是旅游发展的主要保障第28-29 页
第三章 旅游交通特征分析第29-38 页
　　· 旅游公路与一般公路的区别第29-30 页
　　· 黄金周、小长假和周末旅游交通分析第30-35 页
　　　　· 国家节假日调整变化分析第30-32 页
　　　　· 黄金周旅游交通第32-33 页
　　　　· 小长假和周末旅游交通第33 页
　　　　· 缓解旅游交通的措施第33-35 页
　　· 旅游交通客流量变化分析第35-38 页
　　　　· 旅游交通客流量年际变化分析第35 页
　　　　· 旅游交通客流量年内月份波动分析第35-36 页
　　　　· 旅游交通黄金周客流量变化分析第36-38 页
第四章 基于 MATLAB 的神经网络工具箱基本原理第38-47 页
　　· 人工神经网络基本原理第38-45 页
　　　　· 神经元模型第38-39 页
　　　　· 误差反向传播算法第39-42 页
　　　　· 径向基函数网络第42 页
　　　　· 广义回归神经网络第42-45 页
　　· MATLAB 神经网络工具箱第45-47 页
第五章 旅游交通量预测分析第47-53 页
　　· 公路旅游交通量预测指标的选择第47-49 页
　　　　· 公路旅游交通量预测原则第47-48 页
　　　　· 公路旅游交通需求预测影响因素分析第48-49 页
　　　　· 公路旅游交通量预测指标体系第49 页
　　　　· 公路旅游交通预测指标数据的获取第49 页
　　· 神经网络预测模型的设计第49-53 页
　　　　· GRNN 网络设计第50-51 页
　　　　· 数据的处理第51-52 页
　　　　· 神经网络预测结果分析第52-53 页
第六章 旅游公路交通量预测模型的实例应用第53-62 页
　　· 基于 GRNN 的旅游公路年交通量预测模型第53-57 页
　　　　· 预测指标的选定第53 页
　　　　· 输入\输出向量设计第53 页
　　　　· 数据预处理第53-54 页
　　　　· 网络创建与训练第54-57 页
　　· 公路旅游月际交通量预测第57-58 页
　　· 指数平滑法进行旅游交通量预测第58-60 页
　　　　· 指数平滑法的基本算法第58-59 页
　　　　· 指数平滑法预测公路旅游交通量第59-60 页
　　· 两种预测模型对比分析第60-62 页
第七章 结论与展望第62-64 页
　　· 研究结论第62-63 页
　　· 展望第63-64 页
参考文献第64-67 页
致谢第67-68 页
附录 A第68 页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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