摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第9-18页 |
1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
1.2 短时交通流量预测国内外研究综述 | 第10-15页 |
1.3 研究目标、内容及技术路线 | 第15-18页 |
1.3.1 研究目标 | 第15页 |
1.3.2 研究内容 | 第15-16页 |
1.3.3 技术路线 | 第16-18页 |
第二章 短时交通流量时间序列特性与预测相关理论 | 第18-32页 |
2.1 短时交通流量时间尺度确定 | 第18-19页 |
2.2 不同时间尺度短时交通流量合并方法 | 第19-22页 |
2.3 短时交通流量时间序列特性分析 | 第22-27页 |
2.3.1 长期趋势性 | 第23-24页 |
2.3.2 短期现势性 | 第24-25页 |
2.3.3 随机波动性 | 第25-27页 |
2.4 短时交通流量预测相关理论 | 第27-31页 |
2.4.1 RVM降噪模型分析 | 第27-29页 |
2.4.2 ARIMA预测模型分析 | 第29-31页 |
2.5 本章小结 | 第31-32页 |
第三章 基于RVM的短时交通流量降噪方法 | 第32-44页 |
3.1 基于RVM的短时交通流量降噪方法建模思想分析 | 第32-34页 |
3.1.1 RVM模型建模条件分析 | 第32-33页 |
3.1.2 短时交通流量降噪方法建模基本思路 | 第33-34页 |
3.2 基于RVM的短时交通流量降噪方法构建 | 第34-36页 |
3.2.1 短时交通流量降噪模型定义 | 第34页 |
3.2.2 RVM模型核函数确定 | 第34-35页 |
3.2.3 短时交通流量降噪值输出函数建立 | 第35页 |
3.2.4 短时交通流量降噪方法评价指标选取 | 第35-36页 |
3.3 基于RVM的短时交通流量降噪方法步骤设计 | 第36-38页 |
3.4 基于RVM的短时交通流量降噪方法仿真验证 | 第38-42页 |
3.4.1 短时交通流量降噪方法仿真函数构建 | 第39页 |
3.4.2 高斯径向基核函数参数确定 | 第39-40页 |
3.4.3 短时交通流量降噪方法仿真结果与分析 | 第40-42页 |
3.5 本章小结 | 第42-44页 |
第四章 基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法 | 第44-55页 |
4.1 基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测基本思想 | 第44-45页 |
4.2 短时交通流量时间序列平稳性分析 | 第45-50页 |
4.2.1 短时交通流量平稳时间序列定义 | 第45-46页 |
4.2.2 短时交通流量时间序列平稳性检验方法分析 | 第46-49页 |
4.2.3 短时交通流量时间序列平稳化处理方法分析 | 第49-50页 |
4.3 基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法构建 | 第50-52页 |
4.3.1 不同时间尺度下短时交通流量合并 | 第50-51页 |
4.3.2 基于RVM的短时交通流量降噪处理 | 第51页 |
4.3.3 短时交通流量平稳性检验与平稳化 | 第51页 |
4.3.4 短时交通流量预测模型识别与定阶 | 第51-52页 |
4.4 基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测流程设计 | 第52-54页 |
4.5 短时交通流量预测误差指标确定 | 第54页 |
4.6 本章小结 | 第54-55页 |
第五章 实例研究 | 第55-73页 |
5.1 短时交通流量预测数据选用 | 第55页 |
5.2 短时交通流量时间尺度合并 | 第55-57页 |
5.3 基于RVM的短时交通流量降噪处理 | 第57-61页 |
5.4 短时交通流量预测方案与软件实现 | 第61-68页 |
5.4.1 短时交通流量预测方案设计 | 第61-62页 |
5.4.2 短时交通流量时间序列录入 | 第62-63页 |
5.4.3 短时交通流量时间序列平稳性检验 | 第63-64页 |
5.4.4 短时交通流量时间序列平稳化处理 | 第64-66页 |
5.4.5 短时交通流量时间序列模型识别与定阶 | 第66-67页 |
5.4.6 短时交通流量时间序列预测实现 | 第67-68页 |
5.5 短时交通流量预测误差与分析 | 第68-72页 |
5.6 本章小结 | 第72-73页 |
结论与展望 | 第73-76页 |
主要研究成果 | 第73-74页 |
研究展望 | 第74-76页 |
参考文献 | 第76-81页 |
攻读学位期间取得的学术研究成果 | 第81-82页 |
致谢 | 第82页 |