短时交通流的混沌性分析及其基于神经网络的预测模型研究



短时交通流的混沌性分析及其基于神经网络的预测模型研究

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短时交通流的混沌性分析及其基于神经网络的预测模型研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-19页
· 选题的背景及意义	第9-13页
· 交通问题的现状	第9-11页
· 智能交通系统的进展与短时交通流	第11-12页
· 神经网络在交通领域的应用	第12-13页
· 短时交通流的预测	第13-17页
· 短时交通流预测历史	第14-15页
· 混沌理论引入短时交通流研究	第15-17页
· 本文研究的主要内容	第17-19页
第二章短时交通流混沌性分析的理论基础	第19-34页
· 混沌	第19-22页
· 混沌的认识	第19-21页
· 混沌的定义	第21-22页
· 混沌时间序列分析	第22-24页
· 混沌时间序列分析技术	第22-23页
· 混沌时间序列的相空间重构	第23-24页
· 嵌入时间延迟τ和嵌入维数D_E 的选取	第24-29页
· 嵌入时间延迟τ	第25-26页
· 嵌入维数D_E	第26-29页
· 时间序列的混沌识别	第29-34页
· 分形维数	第29-30页
· 关联维提取算法	第30-31页
· Lyapunov 指数	第31-32页
· 最大可预报尺度	第32-34页
第三章改进的神经网络预测模型的分析	第34-49页
· 人工神经网络概述	第34-39页
· 神经网络基本理论	第34-35页
· 人脑神经元的基本模型	第35-37页
· BP 算法及其工作原理	第37-38页
· BP 算法的一般步骤	第38-39页
· 对神经网络学习算法的改进	第39-40页
· 传统BP 算法存在的缺点	第39页
· BP 学习算法的改进	第39-40页
· 隔离小生境遗传算法优化BP 神经网络	第40-49页
· 物种形成和隔离小生境技术的引入	第41-42页
· 基于隔离小生境技术的遗传算法(IGA)	第42-43页
· 基于隔离小生境技术的遗传算法步骤	第43-44页
· 隔离小生境遗传算法优化BP 神经网络步骤	第44-49页
第四章混沌性短时交通流基于神经网络的预测模型应用	第49-56页
· 短时交通流基于神经网络的预测模型	第49-51页
· 网络结构的设计及样本的选取	第49-50页
· 预测模型参数的自适应调整	第50-51页
· 短时交通流基于神经网络预测模型步骤	第51页
· 实例应用及分析	第51-56页
第五章结论	第56-58页
致谢	第58-59页
参考文献	第59-64页
在读期间完成的论文和参加的项目	第64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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