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時間序列分類及預測算法研究與應用
 
     論文目錄
 
摘要第5-6頁
ABSTRACT第6-7頁
符號對照表第10-11頁
縮略語對照表第11-15頁
第一章 緒論第15-21頁
    1.1 研究背景及意義第15-16頁
    1.2 國內外研究現狀第16-18頁
        1.2.1 時間序列模式分類研究現狀第16-17頁
        1.2.2 交通流預測研究現狀第17-18頁
        1.2.3 時間序列早期分類研究現狀第18頁
    1.3 研究內容及章節安排第18-21頁
第二章 相關知識介紹第21-31頁
    2.1 時間序列模式分類相關知識介紹第21-23頁
        2.1.1 領域無關算法第21-22頁
        2.1.2 領域相關算法第22-23頁
    2.2 支持向量機分類算法第23-26頁
    2.3 交通流相關介紹第26-27頁
        2.3.1 交通流特征參數介紹第26頁
        2.3.2 交通流特征介紹第26-27頁
    2.4 交通流預測相關算法介紹第27-30頁
    2.5 早期時間序列分類相關算法介紹第30頁
    2.6 本章小結第30-31頁
第三章 基于多視圖典型相關分析改進的時間序列模式分類第31-43頁
    3.1 多視圖典型相關分析第31-32頁
    3.2 動態時間規整算法第32-34頁
    3.3 改進的時間序列模式分類算法第34-38頁
        3.3.1 提取原始時間序列的動態時間規整特征第34-35頁
        3.3.2 提取原始時間序列的一維時間方向梯度直方圖特征第35-36頁
        3.3.3 基于典型相關分析的時間序列分類第36-38頁
    3.4 實驗部分第38-42頁
        3.4.1 實驗數據介紹第38頁
        3.4.2 實驗方法介紹第38-39頁
        3.4.3 實驗對比算法第39頁
        3.4.4 實驗結果及分析第39-42頁
    3.5 本章小結第42-43頁
第四章 基于經驗模態分解改進的多步交通流預測第43-59頁
    4.1 經驗模態分解方法第43-44頁
    4.2 多步交通流預測算法研究第44-46頁
        4.2.1 遞歸策略第45頁
        4.2.2 直接策略第45-46頁
    4.3 改進的多步交通流預測算法第46-48頁
        4.3.1 問題的描述第46頁
        4.3.2 基于EMD分解的多步交通流預測第46-48頁
    4.4 城市道路交通流仿真及實現第48-52頁
        4.4.1 交通流仿真場景建模第48-51頁
        4.4.2 交通流路網仿真第51-52頁
    4.5 實驗部分第52-58頁
        4.5.1 實驗數據說明第52頁
        4.5.2 實驗方法說明第52頁
        4.5.3 實驗對比算法第52-53頁
        4.5.4 實驗評價指標第53頁
        4.5.5 實驗結果及分析第53-58頁
    4.6 本章小結第58-59頁
第五章 基于代價損失的早期時間序列分類第59-69頁
    5.1 基于聚類的代價損失的早期時間序列分類第59-61頁
    5.2 基于KNN改進的早期時間序列分類第61-64頁
    5.3 實驗部分第64-67頁
        5.3.1 數據集介紹第64頁
        5.3.2 實驗評價指標第64頁
        5.3.3 實驗結果及分析第64-67頁
    5.4 本章小結第67-69頁
第六章 結論和展望第69-71頁
    6.1 研究結論第69-70頁
    6.2 研究展望第70-71頁
參考文獻第71-77頁
致謝第77-79頁
作者簡介第79-80頁

 
 
論文編號BS4150866,這篇論文共80
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