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基于花授粉算法和神经网络的短时交通流预测研究
 
     论文目录
 
摘要第8-9页
abstract第9-10页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 交通流预测研究现状第12-16页
        1.2.1 交通流量主要预测模型第12-15页
        1.2.2 国内外研究现状第15-16页
    1.3 本文的研究工作第16-17页
    1.4 论文结构第17-18页
第2章 短时交通流预测相关理论第18-24页
    2.1 短时交通流量预测概念第18-19页
    2.2 交通流基本特征参数第19-20页
    2.3 交通流数据来源第20-21页
    2.4 短时交通流预测评价指标第21-22页
    2.5 交通流特性分析第22-23页
    2.6 本章小结第23-24页
第3章 遗传神经网络理论与模型的建立第24-40页
    3.1 神经网络特点第24-25页
    3.2 神经网络基本原理第25-31页
        3.2.1 神经元模型第25-26页
        3.2.2 激活函数第26-27页
        3.2.3 网络结构第27-30页
        3.2.4 网络学习理论第30-31页
    3.3 bp神经网络第31-36页
    3.4 遗传神经网络第36-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第4章 基于遗传神经网络的交通流预测模型第40-53页
    4.1 交通流数据可预测性分析第40-42页
    4.2 基于bp神经网络的交通流预测第42-46页
        4.2.1 网络输入样本的选择第42-43页
        4.2.2 bp神经网络预测算法的实现第43-46页
    4.3 遗传神经网络交通流预测第46-48页
    4.4 概率自适应遗传神经网络交通流预测第48-51页
    4.5 结果分析第51-52页
    4.6 本章小结第52-53页
第5章 基于花授粉算法的神经网络交通流预测模型第53-63页
    5.1 花授粉算法简介第53页
    5.2 花授粉算法第53-55页
        5.2.1 花授粉的特征第53-54页
        5.2.2 花授粉算法实现步骤第54-55页
    5.3 花授粉算法中参数的影响及改进第55-57页
        5.3.1 初始种群第55-56页
        5.3.2 转换概率第56页
        5.3.3 局部授粉策略第56-57页
    5.4 改进的fpa-bp神经网络交通流预测第57-61页
        5.4.1 改进的fpa-bp神经网络实现步骤第57-59页
        5.4.2 仿真对比试验第59-61页
    5.5 结果分析第61-62页
    5.6 本章小结第62-63页
第6章 总结与展望第63-65页
参考文献第65-71页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作第71-72页
致谢第72页

 
 
论文编号BS4084988,这篇论文共72
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