基于深度学习的公交乘客出行时空行为预测方法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的及意义

1.3 研究方法

1.4 研究内容

1.5 研究技术路线

1.6 本章小结

2 文献综述与研究框架

2.1 国内外研究现状

2.2 深度学习理论概述

2.3 开发环境搭建

2.4 出行预测研究框架

2.5 本章小结

3 研究数据集成与预处理

3.1 基础数据介绍

3.2 辅助数据介绍

3.3 数据预处理

3.4 数据集成

3.5 数据规范化

3.6 本章小结

4 预测模型特征值选取

4.1 乘客出行行为特征

4.2 预测模型特征值选取

4.3 本章小结

5 预测模型实验与构建

5.1 预测模型内部原理

5.2 出行预测模型构建

5.3 出行预测模型框架确定

5.4 本章小结

6 预测结果统计与分析

6.1 精度统计方法

6.2 预测精度统计

6.3 预测精度分析

6.4 预测模型应用

6.5 本章小结

7 结论与展望

7.1 主要研究内容及结论

7.2 论文创新点

7.3 研究展望

参考文献

致谢

附录

附录1：作者已发表或录用的学术论文

附录2：攻读硕士学位期间参与的科研项目