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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法研究
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基于RVM和ARIMA的短时交通流量预测方法研究
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS2775721,这篇论文共82
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