基于知识的交通拥堵疏导决策方法及系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-24页 |
| ·国内外城市交通拥堵管理研究综述 | 第9-14页 |
| ·城市交通规划和交通控制 | 第9-11页 |
| ·城市交通拥堵管理理论与方法研究的新进展 | 第11-12页 |
| ·智能交通系统是解决交通拥堵问题的根本途径 | 第12-14页 |
| ·基于知识的城市交通拥堵管理决策的研究现状 | 第14-18页 |
| ·基于知识的系统概述 | 第15-16页 |
| ·基于知识的系统在交通管理领域的应用 | 第16-18页 |
| ·论文的工作 | 第18-24页 |
| ·论文研究难点剖析 | 第19-20页 |
| ·论文研究基础 | 第20-21页 |
| ·论文的主要工作及组织结构 | 第21-22页 |
| ·论文的创新点及成果 | 第22-24页 |
| 第二章 智能化城市交通拥堵疏导决策分析 | 第24-44页 |
| ·城市交通拥堵的基本特征分析 | 第24-33页 |
| ·城市交通拥堵特性 | 第24-25页 |
| ·城市交通拥堵形成原因 | 第25-28页 |
| ·城市交通拥堵空间分布模型及其判别 | 第28-33页 |
| ·城市交通拥堵发展趋势的实时分析 | 第33页 |
| ·城市交通拥堵疏导决策分析 | 第33-41页 |
| ·城市交通拥堵特征描述模型 | 第34-35页 |
| ·城市交通拥堵疏导策略分析 | 第35-37页 |
| ·城市交通拥堵疏导决策中的基本问题 | 第37-38页 |
| ·城市交通拥堵疏导决策的过程 | 第38-39页 |
| ·城市交通拥堵疏导决策的特点 | 第39-41页 |
| ·基于知识的系统在城市交通拥堵疏导决策中的应用 | 第41-43页 |
| ·应用基于知识的系统的目的及作用 | 第41-42页 |
| ·基于知识的城市交通拥堵疏导决策中的知识分类 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 基于数据仓库的交通拥堵疏导数据管理研究 | 第44-64页 |
| ·数据仓库概念及其技术概述 | 第44-47页 |
| ·数据仓库的概念 | 第45-46页 |
| ·数据仓库的技术特点 | 第46页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的关系 | 第46-47页 |
| ·交通拥堵疏导决策过程中的数据分析 | 第47-54页 |
| ·城市交通拥堵决策分析的数据内容 | 第47-51页 |
| ·城市交通拥堵疏导决策中的数据流 | 第51-53页 |
| ·城市交通拥堵疏导决策数据管理的特点 | 第53-54页 |
| ·城市交通拥堵疏导数据仓库系统设计 | 第54-63页 |
| ·城市交通拥堵疏导数据仓库系统特点 | 第55-56页 |
| ·UTCM-DW 的功能层次结构 | 第56-57页 |
| ·UTCM-DW 的体系结构 | 第57-60页 |
| ·UTCM-DW 中主题域的确定 | 第60-61页 |
| ·UTCM-DW 中数据粒度的划分 | 第61-62页 |
| ·UTCM-DW 中数据的分割 | 第62页 |
| ·UTCM-DW 中扩展的星型模型 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 基于粗糙集的城市交通拥堵疏导决策知识获取 | 第64-78页 |
| ·粗糙集理论及其应用概述 | 第64-68页 |
| ·知识表达系统与决策表 | 第65页 |
| ·不可分辨关系和上下近似 | 第65-66页 |
| ·知识的约简与核 | 第66-67页 |
| ·知识的依赖性和重要性 | 第67-68页 |
| ·基于粗糙集理论的知识获取 | 第68页 |
| ·城市交通拥堵疏导决策知识获取的粗糙集方法 | 第68-77页 |
| ·交通拥堵程度的影响因素分析 | 第68-71页 |
| ·基于粗糙集理论的交通状态模式识别模型 | 第71-76页 |
| ·基于粗糙集的交通报警处理 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 基于知识的城市交通拥堵疏导决策支持系统 | 第78-104页 |
| ·系统需求分析 | 第78-79页 |
| ·城市交通拥堵疏导决策支持系统的工作环境 | 第79-82页 |
| ·UTCM-DSS 在ITS 中的地位和作用 | 第79-80页 |
| ·UTCM-DSS 的数据源分析 | 第80页 |
| ·交通拥堵疏导决策支持系统的工作环境 | 第80-82页 |
| ·UTCM-DSS 的主要任务流程 | 第82-85页 |
| ·常发性交通堵塞的处理流程 | 第82-83页 |
| ·突发性不可预见交通堵塞的处理流程 | 第83-84页 |
| ·突发性可预见交通拥堵处理流程 | 第84页 |
| ·分类中的不确定性 | 第84-85页 |
| ·城市交通拥堵疏导智能决策支持系统 | 第85-98页 |
| ·关键模块功能概述 | 第87-89页 |
| ·知识库设计 | 第89-95页 |
| ·推理过程 | 第95-98页 |
| ·一种混合的城市交通拥堵疏导决策支持系统 | 第98-100页 |
| ·基于范例的推理 | 第98页 |
| ·CBR-RBR 混合交通疏导决策支持系统 | 第98-100页 |
| ·知识更新的城市交通拥堵疏导决策支持系统 | 第100-101页 |
| ·系统实现及应用 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第六章 总结与展望 | 第104-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-113页 |
| 在学期间发表论文及取得的学术成果清单 | 第113页 |
