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基于多源数据的交通流状态识别与预测系统

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基于多源数据的交通流状态识别与预测系统
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 论文的研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 选题意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 城市交通流状态识别研究现状第10-11页
        1.2.2 城市交通流状态预测研究现状第11-13页
    1.3 主要研究内容第13页
    1.4 论文组织结构第13-15页
第2章 多源交通流速度数据获取与预处理第15-25页
    2.1 交通流信息采集技术概述第15页
    2.2 多源交通流速度数据获取第15-23页
        2.2.1 卡口车牌识别速度数据获取第16-17页
        2.2.2 浮动车轨迹速度数据获取第17-21页
        2.2.3 互联网路况速度数据获取第21-23页
    2.3 速度数据预处理第23-24页
        2.3.1 异常数据识别及处理第23页
        2.3.2 缺失数据识别及修复第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 基于多源数据的城市道路交通流状态识别第25-35页
    3.1 交通流状态含义第25页
    3.2 模糊聚类算法及其在交通流状态识别中的应用第25-29页
        3.2.1 聚类分析概述第26-27页
        3.2.2 模糊C均值聚类第27-29页
    3.3 改进FCM算法的交通流状态识别方法第29-31页
        3.3.1 密度聚类第29-30页
        3.3.2 改进FCM算法流程第30页
        3.3.3 交通流状态识别具体方法第30-31页
    3.4 城市道路交通流状态识别实例第31-34页
        3.4.1 数据准备第31页
        3.4.2 实验具体过程第31-34页
        3.4.3 实验结果分析第34页
    3.5 本章小结第34-35页
第4章 短时交通流状态预测第35-49页
    4.1 短时交通流状态预测概述第35-36页
        4.1.1 短时交通流状态预测概念第35-36页
        4.1.2 短时交通流状态预测评价指标第36页
    4.2 基于LSTM神经网络的短时交通流状态预测方法第36-42页
        4.2.1 RNN神经网络第36-39页
        4.2.2 LSTM神经网络第39-41页
        4.2.3 基于LSTM神经网络的交通流状态预测过程第41-42页
    4.3 城市道路短时交通流状态预测实例第42-47页
        4.3.1 训练样本处理第42-43页
        4.3.2 神经网络模型构建第43-44页
        4.3.3 短时交通流状态预测第44页
        4.3.4 预测结果分析第44-47页
    4.4 本章小结第47-49页
第5章 交通流状态识别与预测系统实现第49-57页
    5.1 系统架构第49-50页
    5.2 系统功能第50-51页
    5.3 数据库设计第51-53页
    5.4 交通流状态识别与预测系统实现第53-56页
        5.4.1 交通流数据管理模块第53-54页
        5.4.2 交通流状态识别模块第51-55页
        5.4.3 交通流状态预测模块第55-56页
    5.5 本章小结第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-63页
攻读硕士学位期间所发表的论文第63-65页
致谢第65页

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