基于集成系统和T转换的多步交通速度预测

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题的研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 论文结构

第2章 相关工作及基础知识介绍

2.1 常见的参数模型

2.1.1 自回归求和移动平均模型

2.1.2 历史/空间平均模型

2.2 常见的非参数模型

2.2.1 线性回归模型

2.2.2 支持向量机模型

2.2.3 神经网络模型

2.2.4 循环神经网络模型

2.3 集成模型

2.4 本章小结

第3章 基于集成系统的三重解码神经网络和T转换

3.1 基于集成系统的三重解码神经网络

3.2 处理交通数据的T转换

3.3 本章小结

第4章 实验与讨论

4.1 实验准备

4.1.1 实验数据

4.1.2 实验设计

4.2 实验结果及分析

4.2.1 TDNN超参数的选择和验证

4.2.2 对比其它集成模型

4.2.3 T转换对交通序列预测的影响

4.3 效率对比

4.4 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢