發(fā)布時間：2022-02-24 06:08

　　隨著科學技術不斷進步,公交客流數(shù)據(jù)在不斷地積累,這些客流數(shù)據(jù)中存在不少缺失或者損壞的問題。公交客流數(shù)據(jù)能夠準確地分析和應用是智能公交調(diào)度的基礎,在智能公交調(diào)度與控制中起著重要的作用。為了能給公交調(diào)度人員提供準確的公交客流數(shù)據(jù),指導公交調(diào)度的順利進行,研究公交客流缺失數(shù)據(jù)填補和在此基礎上的公交客流短時預測方法是非常有必要的。提升公交客流缺失數(shù)據(jù)的填補精度,利用填補好的客流數(shù)據(jù)進行短時客流預測,提升預測的準確度,是本文想要達到的目標。本文選擇機器學習相關算法對公交客流數(shù)據(jù)進行研究,針對原始數(shù)據(jù)中含缺失數(shù)據(jù)的問題,本文提出利用NN-DSAE組合模型進行缺失數(shù)據(jù)的填補,在此基礎上,為了更好地提升短時客流預測的準確度,本文提出基于LSTM網(wǎng)絡和決策樹組合模型用于短時公交客流的預測。本文在描述公交客流缺失數(shù)據(jù)填補模型過程中,對NN（鄰域）、AE（自編碼器）、DAE（降噪自編碼器）和DSAE（堆疊降噪自編碼器）進行分析,采用鄰域-降噪堆疊自編碼器的客流缺失數(shù)據(jù)填補方法。NN-DSAE組合模型首先對公交客流數(shù)據(jù)進行分析,在此基礎上改進缺失值的鄰域范圍,提升尋找缺失值鄰域的效率,將找出的鄰域矩陣作為堆疊... 

【文章來源】：大連海事大學遼寧省211工程院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 缺失數(shù)據(jù)填補與短時客流預測研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)據(jù)缺失填補研究現(xiàn)狀
        1.2.2 短時客流預測研究現(xiàn)狀
    1.3 研究框架與組織結構
    1.4 本章小結
2 缺失數(shù)據(jù)填補理論基礎
    2.1 數(shù)據(jù)清洗
    2.2 缺失數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及影響
    2.3 缺失機制與缺失模式
    2.4 缺失數(shù)據(jù)填補方法
        2.4.1 回歸模型填補算法
        2.4.2 基于EM填補算法
        2.4.3 基于MVC填補算法
        2.4.4 基于KNNI填補算法
        2.4.5 多重填補算法
    2.5 公交客流數(shù)據(jù)來源
    2.6 本章小結
3 基于NN-DSAE的缺失數(shù)據(jù)填補方法
    3.1 自編碼器
    3.2 降噪自編碼器
    3.3 降噪堆疊自編碼器
    3.4 基于NN-DSAE客流缺失數(shù)據(jù)填補算法
    3.5 基于NN-DSAE的公交客流缺失數(shù)據(jù)填補方法實驗分析
        3.5.1 評價指標
        3.5.2 模型參數(shù)確定
        3.5.3 缺失數(shù)據(jù)填補結果及分析
    3.6 本章小結
4 基于小波函數(shù)的客流數(shù)據(jù)分解
    4.1 小波分析原理
        4.1.1 小波變換
        4.1.2 多分辨率分析
        4.1.3 小波重構
    4.2 小波函數(shù)選取
        4.2.1 小波基函數(shù)
        4.2.2 小波基性能比較
    4.3 小波閾值去噪
        4.3.1 小波閾值去噪的原理分析
        4.3.2 小波閾值函數(shù)的選取方式
        4.3.3 閾值選取方法
    4.4 本章小結
5 基于LSTM網(wǎng)絡和決策樹的短時公交客流預測方法
    5.1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡
    5.2 LSTM網(wǎng)絡構建公交客流均勻部分預測模型
    5.3 決策樹模型
        5.3.1 線性回歸
        5.3.2 非線性回歸
        5.3.3 屬性選擇度量
    5.4 構建LSTM-決策樹組合模型
    5.5 基于LSTM網(wǎng)絡和決策樹的短時公交客流預測方法實驗驗證
        5.5.1 基于LSTM網(wǎng)絡的短時公交客流均勻部分預測
        5.5.2 基于決策樹的短時公交客流隨機部分預測
        5.5.3 基于組合模型的短時公交客流預測
    5.6 本章小結
結論
參考文獻
致謝
作者簡歷及攻讀碩士學位期間的科研成果


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的車牌識別技術研究[D]. 霍祥湖.電子科技大學 2017
[2]公交客流實時分析與短時預測研究[D]. 董海洋.大連理工大學 2013
[3]基于小波變換的交通流短時預測模型研究[D]. 曹征.北京交通大學 2010
[4]不完備信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘的粗糙集方法[D]. 梁美蓮.廣西大學 2005



本文編號：3642136