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基于深度学习的短时交通流量预测
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景与意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.3 论文的组织结构第17-19页
第二章 交通流预测的理论基础第19-25页
    2.1 交通流预测雛第19页
    2.2 交通流数据的特性第19-20页
    2.3 交通流数据的预处理第20-21页
    2.4 影响交通流的因索第21-22页
    2.5 交通流预测的一般流程第22-23页
    2.6 本章小结第23-25页
第三章 深度学习相关理论第25-35页
    3.1 深度学习概述第25页
    3.2 常用的深度学习模型第25-34页
        3.2.1 多层感知器第25-27页
        3.2.2 长短时记忆网络第27-31页
        3.2.3 栈式自编码器第31-33页
        3.2.4 卷积神经网络第33-34页
    3.3 本章小结第34-35页
第四章 交通流预测混合模型第35-51页
    4.1 交通流转移矩阵第35-37页
    4.2 集成神经网络的基本概念第37-40页
    4.3 实验数据集第40-46页
        4.3.1 交通流数据集第40-42页
        4.3.2 兴趣点第42-43页
        4.3.3 天气、温度和节假曰第43-44页
        4.3.4 实际路网距离第44-46页
    4.4 随描述第46-47页
    4.5 混合的交通流预测模型第47-49页
    4.6 本章小结第49-51页
第五章 结果与讨论第51-65页
    5.1 实验环境第51-52页
    5.2 评价准则第52页
    5.3 实验基线第52-53页
    5.4 模型参数设置第53-57页
    5.5 天气因素对交通流预测的影响第57-60页
    5.6 转移矩阵对交通流预测的影响第60-61页
    5.7 兴趣点对交通流预测的影响第61-63页
    5.8 本章小结第63-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 总结第65-66页
    6.2 展望第66-67页
参考文献第67-75页
附录 攻读硕士学位期间发表论文及科研情况第75-77页
致谢第77-78页

 
 
论文编号BS4589788,这篇论文共78
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