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基于贝叶斯网络的最佳交通路径规划

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基于贝叶斯网络的最佳交通路径规划
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-15页
  1.1 论文研究的背景、目的和意义第9-10页
    1.1.1 论文研究的背景第9页
    1.1.2 论文研究的目的和意义第9-10页
  1.2 最佳交通路径规划的研究现状第10-12页
  1.3 主要研究的内容第12页
  1.4 论文主要的创新点第12-13页
  1.5 论文的组织结构第13-15页
2 贝叶斯网络理论基础第15-23页
  2.1 贝叶斯网络理论的起源与发展第15页
  2.2 贝叶斯网络的基础第15-19页
    2.2.1 贝叶斯公式第15-16页
    2.2.2 贝叶斯网络图模型第16-18页
    2.2.3 贝叶斯网络的研究内容第18-19页
  2.3 变结构DDBNs理论第19-21页
    2.3.1 概述第19页
    2.3.2 变结构DDBNs的定义第19-20页
    2.3.3 推理算法第20-21页
  2.4 本章小结第21-23页
3 构建贝叶斯网络的最佳交通路径决策模型第23-31页
  3.1 影响最佳交通路径规划的因素分析第23-25页
    3.1.1 路径距离第23页
    3.1.2 费用第23-24页
    3.1.3 行程时间第24页
    3.1.4 路况信息第24-25页
  3.2 最短路径规划第25-29页
    3.2.1 静态最短路径搜索算法第25-28页
    3.2.2 动态最短路径决策第28-29页
  3.3 构建变结构DDBNs的最佳交通路径决策模型第29-30页
  3.4 本章小结第30-31页
4 变结构DDBNs参数学习第31-39页
  4.1 最大似然估计参数学习第31-32页
  4.2 基于变结构DDBNs的路径决策的参数的自适应产生算法第32-34页
  4.3 各观测结果的隶属度函数第34-37页
  4.4 本章小结第37-39页
5 变结构DDBNs的近似推理算法第39-53页
  5.1 变结构DDBNs的推理算法第39-42页
  5.2 单元化单隐变量变结构DDBNs推理算法第42-47页
    5.2.1 单隐变量变结构DDBNs第43页
    5.2.2 单元的引入第43-44页
    5.2.3 算法的基本思想第44-45页
    5.2.4 算法的推导过程第45-47页
    5.2.5 算法的实现步骤第47页
    5.2.6 算法的复杂度分析第47页
  5.3 验证单元化单隐变量变结构DDBNs推理算法的正确性和高效性第47-52页
  5.4 本章小结第52-53页
6 基于变结构DDBNs的最佳交通路径规划第53-59页
7 总结与展望第59-61页
  7.1 论文总结第59页
  7.2 工作展望第59-61页
参考文献第61-67页
附录第67-71页
攻读学位期间发表论文第71-72页
致谢第72页

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