| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 道路拥挤识别研究方法的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构 | 第14-15页 |
| 1.4 小结 | 第15-16页 |
| 第2章 城市道路拥挤概述 | 第16-21页 |
| 2.1 交通流运行特点 | 第16-17页 |
| 2.2 道路拥挤的定义 | 第17-18页 |
| 2.3 道路拥挤产生原因 | 第18-19页 |
| 2.4 道路拥挤程度的分类标准 | 第19-20页 |
| 2.5 小结 | 第20-21页 |
| 第3章 数据采集系统 | 第21-27页 |
| 3.1 基于手机传感器的数据采集系统开发 | 第21-23页 |
| 3.1.1 硬件 | 第21-22页 |
| 3.1.2 软件 | 第22-23页 |
| 3.2 采集场景及数据说明 | 第23-26页 |
| 3.3 小结 | 第26-27页 |
| 第4章 基于SVM的道路拥挤程度识别算法研究 | 第27-36页 |
| 4.1 SVM概述 | 第27-28页 |
| 4.2 线性可分情况 | 第28-31页 |
| 4.3 非线性可分情况 | 第31-33页 |
| 4.4 基于SVM的道路拥挤程度识别算法设计 | 第33-35页 |
| 4.5 小结 | 第35-36页 |
| 第5章 基于SVM的道路拥挤程度识别的算法实现与检测 | 第36-46页 |
| 5.1 算法实现过程 | 第36-40页 |
| 5.1.1 数据准备与整理 | 第36-39页 |
| 5.1.2 选取最优核函数 | 第39页 |
| 5.1.3 确定最优参数 | 第39-40页 |
| 5.2 实验分析 | 第40-45页 |
| 5.2.1 实验内容 | 第40-45页 |
| 5.2.2 结果分析 | 第45页 |
| 5.3 小结 | 第45-46页 |
| 结论与展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第54页 |