哈工大gct硕士开题范文

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1、-哈尔滨工业大学硕士学位论文开题报告题目：基于支持向量机的公路客运供给预测研究院（系）交通科学与工程学院学科交通运输规划与管理导师张亚平研究生常翠平学号10S032039开题报告日期2011年9月25日.---基于支持向量机的公路客运供给预测研究1课题来源及研究目的意义1.1课题来源本课题来源于黑龙江省交通厅科技项目“黑龙江省公路客运供需均衡与客运班线运营模式研究”。1.2研究目的意义公路旅客运输作为国民经济中的重要物质生产部门，有机联系了社会生产、分配、交换与消费等各个环节，有力保障了社会经济活动的正常进行和发展。公路客运供给是指在一个地区，公路客运企

2、业在特定的时间，在各种可能的运输价格水平上，愿意并且能够提供的客运服务。这里存在两个须同时具备且相互关联的条件：一是公路客运企业有提供运输服务的愿望；二是客运企业有提供某种运输服务的能力。二者缺一不可。目前我国在客运供给预测方法方面的研究不是很多，预测考虑的因素较为简单，数据处理方式及模型参数标定比较粗糙，因此预测精度不是很高，在国家经济快速发展，客运需求增长日益旺盛的情形下，旧有预测方法不能很好适应当前形势的变化，给未来客运供给决策及需求管理提供参考方面亦力不从心。进行基于支持向量机的公路客运供给预测，目的是了解目前我国公路客运供需系统存在的问题，研究

3、公路客运企业在经营中遇到的困难及诸多矛盾，为满足未来客运需求、合理配置客运资源、科学制定客运基础设施建设计划等提供方向性指导，为公路客运供需均衡提供理论支持。本文从当前我国公路客运供给形势出发，探讨了公路客运供给的影响因素，公路客运供给预测模型的建立及实证分析，为制定客运发展政策、合理配置客运资源，优化客运供给结构提供指导，体现在以下几个方面：研究公路客运供给的影响因素，讨论各个因素（经济总水平，公路交通建筑业发展水平，公路运输设备(汽车)制造业发展水平，技术因素，国家政策，人口总量、价格因素等）单独影响和组合影响下，公路客运供给量的变化，可为公路客运供

4、给评价提供依据；对公路客运基础设施的建设和公路客运车辆进行预测，可为客运线路及班线规划提供有价值的参考，对运输车辆供给的预测，有助于掌握未来客运供给的发展趋势及汽车产业发展趋势，为运输企业客运结构调整，提高效益提供参考。本文将支持向量机.---理论应用于公路客运供给进行预测，为客运供给预测提供了新的思路和方法，对相关研究具有参考价值和理论意义。2国内外研究现状2.1国外研究现状1、公路运输供给预测方面对于公路运输供给预测的问题，从相关文献检索结果来看，迄今为止发达国家对公路运输供给及预测的研究比较少，特别是关于公路客运供给预测的研究还很少。国外对于公路客

5、运的研究和实践主要强调供给量（基础设施规模，运输车辆规模）、各种运输方式的结构比例随需求结构而变化，强调运输供给通过市场机制和宏观调控来建立和发展。发达资本主义国家通过政府管制、运输市场的自由竞争和部分淘汰、拆除，最终形成了目前相对合理的运输网络系统。2、支持向量机的研究及应用方面1995年，Vapnic首次提出来了支持向量机这一概念。目前，在模式识别方面，SVM已被应用于手写数字识别[1]，目标识别[2]，语音鉴定[3]，照片中人像的识别[4]和文本分类[5]中；在回归估计方面，SVM被应用到比较一系列预测结果的基准时间[6]以及波士顿住房问题[7]中

6、。AsaBen-Hur[8]通过支持向量机将输入空间映射到高维特征空间后用于聚类分析中；Bennett[9]将支持向量机作为决策树中的每个节点，通过决策树来进行模式分类，现在己经将二分类问题扩展到多分类问题中；CellioAnglo等人[10]通过分解和重组两个过程提出了多分类支持向量回归机——K-SVCR(“supportvectorclassification-regression”machinesforK-classclassificationPurposes)，FumigateTakhashi等人[11]提出了基于决策树的多分类支持向量机。在正则

7、化参数的选择方面，cherkassky[12]等人提出了从训练样本数据中以数学表达式选择模型参数值。在不敏感参数ε的确定方面，目前已有支持向量机能够自动确定ε的大小，如Scholkopf等人提出的v-SVM(该支持向量机中参数v能够自动选择ε)和K.Pelckmans等人提出的LS-SVM；Smola等人认为不敏感参数ε值与噪声方差成比例，但这种方法主要的缺点是不能够反映训练样本集的大小；Cherkassky[12]等人提出了通过训练样本数目和样本的噪声水平求取ε值。2.2国内研究现状与发达国家的城市相比，我国城市的机动化水平和发展时期远远落后。虽然目前

8、交通供给与需求方面，更多的强调了交通需求管理，且国内交通学者一开始就将城市道路交