第一章 绪论
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状
1.3 TTC概述
1.4本文研究内容与结构安排
第二章 机器学习简介
2.1概述
2.2人工神经网络模型介绍
2.3人工神经网络训练
2.4 本章小结
第三章 PSASP-MATLAB互联仿真关键技术
3.1概述
3.2互联仿真接口的原理
3.3基于联合仿真的多目标优化算法
3.4 pareto最优解
3.5本章小结
第四章 基于机器学习的TTC预测方法
4.1概述
4.2算法框架
4.3基于AP聚类的关键断面搜索
4.4基于K-means聚类的分布式特征属性选择
4.5断面TTC预测
4.6 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢
个人简况及联系方式
声明
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