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基于LSTM神经网络的可用停车位预测模型研究

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基于LSTM神经网络的可用停车位预测模型研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-16页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 可用停车位预测的研究现状第10-13页
    1.2.1 单步预测第11-12页
    1.2.2 多步预测第12-13页
  1.3 本文的主要工作第13-14页
  1.4 本文的组织结构第14-16页
第2章 可用停车位数据特性分析第16-24页
  2.1 可用停车位基础数据及预处理第16-18页
    2.1.1 数据源介绍第16-18页
    2.1.2 数据清洗及预处理第18页
  2.2 可用停车位基本特征的观测第18-20页
    2.2.1 宏观观测第18-19页
    2.2.2 微观观测第19-20页
  2.3 可用停车位混沌特征的判定第20-21页
  2.4 可用停车位时间分布特征的分析第21-23页
  2.5 本章小结第23-24页
第3章 基于LSTM神经网络的可用停车位预测模型第24-44页
  3.1 LSTM神经网络第24-31页
    3.1.1 LSTM神经网络的基本结构与特征第25-28页
    3.1.2 LSTM神经网络的关键参数第28页
    3.1.3 LSTM神经网络预测算法的流程第28-31页
  3.2 基于LSTM神经网络的可用停车位单步预测模型第31-38页
    3.2.1 LSTM神经网络可用停车位单步预测模型第31-32页
    3.2.2 模型性能的评价指标第32-33页
    3.2.3 单步预测的实验结果与分析第33-35页
    3.2.4 模型预测精度的分析第35-38页
  3.3 基于LSTM神经网络的可用停车位多步预测模型第38-42页
    3.3.1 多步预测方法第38-39页
    3.3.2 LSTM神经网络可用停车位多步预测模型第39-40页
    3.3.3 多步预测的实验结果与分析第40-41页
    3.3.4 模型预测精度的分析第41-42页
  3.4 本章小结第42-44页
第4章 基于LSTM-LE的可用停车位预测模型第44-51页
  4.1 基于最大李亚普诺夫指数法的可用停车位预测分析第44-47页
    4.1.1 最大李亚普诺夫指数第44-45页
    4.1.2 最大李亚普诺夫指数预测法第45页
    4.1.3 单步预测的实验结果与分析第45-46页
    4.1.4 多步预测的实验结果与分析第46-47页
  4.2 基于LSTM-LE的可用停车位多步预测模型第47-50页
    4.2.1 LSTM-LE 可用停车位多步预测模型第47-48页
    4.2.2 多步预测的实验结果与分析第48-49页
    4.2.3 特殊日子多步预测的实验结果与分析第49-50页
  4.3 本章小结第50-51页
第5章 总结与展望第51-54页
  5.1 本文主要研究内容与成果第51-52页
  5.2 未来工作展望第52-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间的主要研究成果第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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