| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 智能交通系统发展概述 | 第9-10页 |
| 1.2 交通状况估计的发展概述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 基于路边固定单元的路况估计 | 第11页 |
| 1.2.2 基于无线探测与定位的路况估计 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于车载GPS定位与通信的路况估计 | 第12-13页 |
| 1.3 基于手机的路况估计研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要内容及组织结构 | 第14-18页 |
| 1.4.1 论文的研究内容及意义 | 第14-16页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 手机GPS数据采集与预处理 | 第18-27页 |
| 2.1 数据分类与预处理方法 | 第18-23页 |
| 2.1.1 错误数据及处理 | 第18-20页 |
| 2.1.2 偏差数据及处理 | 第20-23页 |
| 2.2 实例分析 | 第23-25页 |
| 2.2.1 实验方案设计 | 第23-24页 |
| 2.2.2 实验结果分析 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 单车路段行程时间估计算法研究 | 第27-35页 |
| 3.1 单车路段行程时间传统方法介绍 | 第27-30页 |
| 3.1.1 速度时间积分法 | 第27-29页 |
| 3.1.2 位置时间插值法 | 第29-30页 |
| 3.2 三次埃米尔特插值方法 | 第30-31页 |
| 3.3 实例分析 | 第31-34页 |
| 3.3.1 实验方案设计 | 第32-33页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 路段平均速度估计算法研究 | 第35-45页 |
| 4.1 同类车辆路段平均速度估计融合算法 | 第35-36页 |
| 4.2 基于RBF神经网络的路段平均速度估计算法 | 第36-40页 |
| 4.2.1 神经网络的工作原理 | 第36-37页 |
| 4.2.2 RBF神经网络的工作原理 | 第37-39页 |
| 4.2.3 基于RBF的路段平均速度估计方法的步骤 | 第39-40页 |
| 4.3 仿真分析 | 第40-44页 |
| 4.3.1 实验方案设计 | 第41-43页 |
| 4.3.2 仿真结果分析 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 路段交通状况评价 | 第45-52页 |
| 5.1 道路交通状况评价参数 | 第46页 |
| 5.2 速度密度互推导模型 | 第46-49页 |
| 5.3 仿真分析 | 第49-51页 |
| 5.3.1 实验方案设计 | 第49页 |
| 5.3.2 仿真结果分析 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 本文主要工作总结 | 第52-53页 |
| 6.2 下一步的研究工作和展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第58页 |