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基于数据驱动的微观交通流建模研究
 
     论文目录
 
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-26页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12页
    1.2 国内外研究现状分析第12-24页
        1.2.1 传统微观交通流研究现状第12-18页
        1.2.2 机器学习研究现状第18-21页
        1.2.3 基于机器学习的微观交通流研究现状第21-23页
        1.2.4 研究现状评述第23-24页
    1.3 研究目标和内容第24页
        1.3.1 研究目标第24页
        1.3.2 研究内容第24页
    1.4 拟解决关键问题和技术路线第24-26页
        1.4.1 拟解决关键问题第24-25页
        1.4.2 技术路线第25-26页
第2章 数据驱动的车辆跟驰模型第26-42页
    2.1 数据集及预处理第26-28页
    2.2 线性组合预测理论第28-30页
    2.3 模型建立第30-35页
        2.3.1 Gipps跟驰模型简介第30页
        2.3.2 基于BP神经网络的车辆跟驰模型第30-32页
        2.3.3 基于随机森林的车辆跟驰模型第32-34页
        2.3.4 基于改进线性组合方法的车辆跟驰模型第34-35页
    2.4 模型评价第35-40页
        2.4.1 评价指标选取第35-36页
        2.4.2 评价结果及分析第36-40页
    2.5 本章小结第40-42页
第3章 数据驱动的换道决策模型第42-53页
    3.1 数据预处理第42-43页
    3.2 模型建立第43-48页
        3.2.1 基于BP神经网络的自由换道决策模型第44-45页
        3.2.2 基于支持向量机的自由换道决策模型第45-47页
        3.2.3 基于随机森林的自由换道决策模型第47-48页
    3.3 模型评价第48-52页
        3.3.1 评价指标选取第48-49页
        3.3.2 训练结果第49-50页
        3.3.3 测试结果第50-52页
    3.4 本章小结第52-53页
第4章 数据驱动的换道执行模型第53-58页
    4.1 数据预处理第53-54页
    4.2 基于BP神经网络的换道执行模型第54-55页
    4.3 模型验证第55-57页
    4.4 本章小结第57-58页
结论第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-66页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研实践第66页

 
 
论文编号BS2490908,这篇论文共66
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