| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·依托课题 | 第11页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-18页 |
| ·国外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-16页 |
| ·ATMS 的发展现状 | 第16-18页 |
| ·论文的研究内容和结构编排 | 第18-19页 |
| 第二章 城市道路偶发性拥堵影响分析 | 第19-27页 |
| ·交通拥堵的含义及分类 | 第19-20页 |
| ·交通拥堵的空间特征 | 第20-21页 |
| ·偶发性交通拥堵传播影响因素分析 | 第21-24页 |
| ·交通量 | 第21-22页 |
| ·道路通行能力 | 第22-24页 |
| ·偶发性交通拥堵持续时间 | 第24页 |
| ·偶发性交通拥堵的影响 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 道路交通状态判别指标研究 | 第27-38页 |
| ·交通拥挤判别指标选取的基本原则 | 第27-28页 |
| ·交通拥堵判别指标 | 第28-33页 |
| ·交通流特性参数 | 第28-32页 |
| ·交通参数的选取 | 第32-33页 |
| ·动态交通数据采集 | 第33-34页 |
| ·道路交通状态指标体系的研究 | 第34-36页 |
| ·道路交通状态指标体系的需求分析 | 第34-36页 |
| ·道路交通状态指标体系的构成 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于 BP 神经网络的道路偶发性交通拥堵状态判别 | 第38-66页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第39-45页 |
| ·BP 算法的基本思想 | 第40-41页 |
| ·BP 神经网络的学习训练过程 | 第41-43页 |
| ·激励函数的分类 | 第43-44页 |
| ·BP 神经网络的优缺点 | 第44-45页 |
| ·道路偶发性拥堵状态判别的改进 BP 神经网络模型分析 | 第45-50页 |
| ·神经网络输入参数的选择 | 第46-48页 |
| ·BP 神经网络拓扑结构的确定 | 第48-49页 |
| ·BP 神经网络的训练 | 第49-50页 |
| ·MATLAB 的 BP 神经网络设计 | 第50-53页 |
| ·BP 神经网络的创建 | 第50-51页 |
| ·BP 神经网络的仿真 | 第51-53页 |
| ·实例分析 | 第53-64页 |
| ·交通仿真软件 VISSIM 简介 | 第53页 |
| ·交通参数数据提取 | 第53-59页 |
| ·输入样本的确定 | 第59-60页 |
| ·BP 神经网络模型的训练 | 第60-63页 |
| ·BP 神经网络模型的仿真 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 城市道路偶发性交通拥堵的传播规律研究 | 第66-78页 |
| ·交通波基础理论概述 | 第66-69页 |
| ·集结波与消散波 | 第67-68页 |
| ·起动波与停车波 | 第68页 |
| ·干预波 | 第68-69页 |
| ·城市道路偶发性拥堵的传播过程分析 | 第69-72页 |
| ·基于交通波理论的城市道路偶发性拥堵的传播规律 | 第72-77页 |
| ·无交通干涉下的城市道路偶发性拥堵传播规律 | 第72-73页 |
| ·偶发性交通拥堵对上游交叉口的影响传播分析 | 第73-75页 |
| ·下游交叉口对偶发性交通拥堵的影响传播分析 | 第75页 |
| ·交通干涉下的城市道路偶发性拥堵传播规律 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 总结与展望 | 第78-80页 |
| 全文总结 | 第78-79页 |
| 不足及展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间公开发表的学术论文及参与的科研项目 | 第84-85页 |
| 文献综述 | 第85-91页 |
| 详细摘要 | 第91-100页 |
