声明
致谢
摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状’
1.3 研究内容与结构安排
第二章 相关理论基础
2.1 游客行为分析
2.1.1 高峰指数
2.1.2 季节性(时间)强度指数
2.2 空间聚类
2.3 时空序列数据预测模型
2.3.1 神经网络原理
2.3.2 时空神经网络原理
2.4 本章小结
第三章 基于聚类的分时缆车客流时空分布特征分析研究
3.1 时空分布特征分析方法
3.2 时间分布分析
3.3 空间分布分析
3.4 时空分布规律
3.5 案例分析
3.5.1 时间分布分析
3.5.2 空间分布分析
3.5.3 时空分布规律
3.6 本章小结
第四章 基于时空神经网络的分时缆车客流预测研究
4.1 基于时空神经网络的预测方法
4.2 时空神经网络预测模型
4.2.1 空间权重矩阵的建立
4.2.2 模型节点数和传递函数
4.2.3 网络学习算法
4.3 案例分析
4.3.1 实验设计
4.3.2 相关参数设定
4.3.3 空间权重矩阵
4.3.4 比较实验
4.3.5 结果分析
4.4 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
合肥工业大学;