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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