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基于深度时空网络的地铁流量预测系统的研究与实现

论文目录
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-16页
 1.1 背景和意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-13页
 1.3 课题内容及本人工作第13页
  1.3.1 课题研究内容第13页
  1.3.2 本人主要工作第13页
 1.4 论文组织结构第13-16页
第二章 系统相关技术介绍第16-22页
 2.1 交通流量预测技术第16-19页
  2.1.1 基于传统时序模型的交通流量预测技术第17页
  2.1.2 基于经典机器学习的交通流量预测技术第17页
  2.1.3 基于深度时空网络的交通流量预测技术第17-19页
 2.2 系统开发技术第19-21页
  2.2.1 软件工程思想第19-20页
  2.2.2 Django框架第20页
  2.2.3 Vue框架第20-21页
 2.3 本章小结第21-22页
第三章 基于深度时空网络的地铁流量预测系统需求分析第22-28页
 3.1 需求概述第22页
 3.2 用户角色分析第22-23页
  3.2.1 普通出行市民第22-23页
  3.2.2 地铁乘务部门第23页
 3.3 系统功能性需求分析第23-26页
  3.3.1 面向普通出行市民的功能需求分析第24页
  3.3.2 面向地铁乘务部门的功能需求分析第24-26页
 3.4 系统非功能性需求分析第26页
  3.4.1 算法可靠性第26页
  3.4.2 系统时效性第26页
  3.4.3 预测准确性第26页
 3.5 本章小结第26-28页
第四章 基于深度时空网络的地铁流量预测系统概要设计第28-40页
 4.1 系统总体设计第28-30页
  4.1.1 系统架构设计第28-29页
  4.1.2 系统技术选型第29-30页
 4.2 系统功能模块设计第30-33页
  4.2.1 核心算法模块第30-31页
  4.2.2 业务逻辑层第31-32页
  4.2.3 表现层第32-33页
 4.3 系统数据库设计第33-35页
  4.3.1 系统E-R图设计第33-34页
  4.3.2 数据库表结构设计第34-35页
 4.4 系统接口设计第35-38页
 4.5 系统界面设计第38-39页
  4.5.1 布局设计第38-39页
  4.5.2 交互设计第39页
 4.6 本章小结第39-40页
第五章 基于深度时空网络的地铁流量预测系统详细设计实现第40-58页
 5.1 系统运行环境第40-41页
 5.2 核心算法模块的详细设计与实现第41-49页
  5.2.1 数据预处理的详细设计与实现第41-42页
  5.2.2 模型搭建与训练的详细设计与实现第42-47页
  5.2.3 模型验证与测试的详细设计与实现第47-49页
 5.3 业务逻辑层的详细设计与实现第49-53页
  5.3.1 用户权限管理的详细设计与实现第50-51页
  5.3.2 站点信息管理的详细设计与实现第51-52页
  5.3.3 流量数据管理的详细设计与实现第52-53页
 5.4 表现层的详细设计与实现第53-55页
  5.4.1 表现层的详细设计第53页
  5.4.2 表现层的实现第53-55页
 5.5 系统界面展示第55-57页
 5.6 本章小结第57-58页
第六章 基于深度时空网络的地铁流量预测系统测试第58-66页
 6.1 系统功能测试第58-61页
 6.2 系统性能分析第61-64页
  6.2.1 算法可靠性分析第61-62页
  6.2.2 系统时效性分析第62页
  6.2.3 预测准确性分析第62-64页
 6.3 本章小结第64-66页
第七章 结束语第66-68页
 7.1 论文工作总结第66-67页
 7.2 存在的问题及展望第67-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-74页
攻读学位期间发表的学术论文第74页

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