| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-52页 |
| ·依托课题 | 第16页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第16-20页 |
| ·研究历史及现状分析 | 第20-48页 |
| ·基于地点交通参数数据的路段行程时间估计研究历史及现状 | 第21-34页 |
| ·基于 GPS 浮动车数据的路段行程时间估计研究历史及现状 | 第34-41页 |
| ·基于多源数据的路段行程时间融合估计研究历史及现状 | 第41-44页 |
| ·城市道路网络路段行程时间短时预测研究历史及现状 | 第44-48页 |
| ·主要研究内容及论文结构 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第2章 城市主次干路路段行程时间特性分析与仿真实验环境设计 | 第52-70页 |
| ·概述 | 第52-53页 |
| ·城市主次干路路段行程时间的获取方法与特性分析 | 第53-57页 |
| ·城市主次干路路段行程时间的获取方法分析 | 第53-55页 |
| ·城市主次干路路段行程时间的特性分析 | 第55-57页 |
| ·城市主次干路路段行程时间估计与预测研究方案设计 | 第57-63页 |
| ·基于地点交通参数数据的分交通状态研究方案 | 第58-62页 |
| ·基于 GPS 浮动车数据的分交通状态研究方案 | 第62-63页 |
| ·城市主次干路的路段行程时间估计与预测仿真实验平台搭建 | 第63-69页 |
| ·仿真实验区域的选择 | 第64页 |
| ·仿真输入流量的确定 | 第64-66页 |
| ·仿真采样周期的确定 | 第66-68页 |
| ·仿真实验总体方案设计 | 第68-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第3章 基于地点交通参数数据的路段行程时间估计方法研究 | 第70-88页 |
| ·概述 | 第70-71页 |
| ·基于 SCATS 类信号控制系统检测器数据的估计方法 | 第71-75页 |
| ·地点速度与行程速度关系分析 | 第71-72页 |
| ·分交通状态分段回归估计模型的建立 | 第72-75页 |
| ·基于 SCOOT 类信号控制系统检测器数据的估计方法 | 第75-81页 |
| ·BPR 模型分析 | 第76-77页 |
| ·分交通状态累积流量 BPR 修正模型的建立 | 第77-81页 |
| ·实证分析 | 第81-87页 |
| ·实验方案设计 | 第81-82页 |
| ·基于 SCATS 类信号控制系统检测器数据的估计方法验证 | 第82-84页 |
| ·基于 SCOOT 类信号控制系统检测器数据的估计方法验证 | 第84-87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 第4章 基于 GPS 浮动车数据的路段行程时间估计方法研究 | 第88-116页 |
| ·概述 | 第88-89页 |
| ·基于 GPS 浮动车数据的单车路段行程时间估计方法 | 第89-101页 |
| ·单车路段行程时间估计方法分析 | 第90-95页 |
| ·基于瞬时速度数据的速度-时间数值积分方法设计 | 第95-101页 |
| ·基于 GPS 浮动车数据的交通流路段行程时间估计方法 | 第101-109页 |
| ·GPS 浮动车最小样本量的确定 | 第101-104页 |
| ·基于 GPS 浮动车数据的交通流路段行程时间估计方法 | 第104-109页 |
| ·实证分析 | 第109-114页 |
| ·实验方案设计 | 第109页 |
| ·基于 GPS 浮动车数据的单车路段行程时间估计方法验证 | 第109-111页 |
| ·基于 GPS 浮动车数据的交通流路段行程时间估计方法验证 | 第111-114页 |
| ·小结 | 第114-116页 |
| 第5章 基于多源数据的路段行程时间融合估计方法研究 | 第116-138页 |
| ·概述 | 第116-117页 |
| ·基于多源数据的路段行程时间融合估计的基本原则与原理 | 第117-121页 |
| ·基于多源数据的路段行程时间融合估计基本原则 | 第117-119页 |
| ·基于多源数据的路段行程时间融合估计基本原理 | 第119-121页 |
| ·基于多源数据的路段行程时间融合估计方法设计 | 第121-128页 |
| ·基于多源数据的局部融合估计方法设计 | 第122-126页 |
| ·基于多源数据的整体融合估计方法设计 | 第126-128页 |
| ·实证分析 | 第128-136页 |
| ·实验方案设计 | 第128-129页 |
| ·基于多源数据的局部融合估计方法验证 | 第129-134页 |
| ·基于多源数据的整体融合估计方法验证 | 第134-136页 |
| ·小结 | 第136-138页 |
| 第6章 基于数据融合的路段行程时间短时预测方法研究 | 第138-154页 |
| ·概述 | 第138-139页 |
| ·基于数据融合的路段行程时间短时预测基本原理 | 第139-140页 |
| ·基于数据融合的路段行程时间短时预测方法设计 | 第140-145页 |
| ·基于灰色理论的横向融合预测方法设计 | 第140-143页 |
| ·基于 GA 和灰色 BP 神经网络的纵向融合预测方法设计 | 第143-144页 |
| ·分交通状态双层融合预测方法的设计 | 第144-145页 |
| ·实证分析 | 第145-153页 |
| ·实验方案设计 | 第145-146页 |
| ·基于灰色理论的横向融合预测方法的验证 | 第146-148页 |
| ·基于 GA 和灰色 BP 神经网络的纵向融合预测方法验证 | 第148-152页 |
| ·分交通状态双层融合预测方法的验证 | 第152-153页 |
| ·小结 | 第153-154页 |
| 第7章 总结与展望 | 第154-158页 |
| ·研究工作总结 | 第154-156页 |
| ·研究工作的创新点 | 第156页 |
| ·研究工作展望 | 第156-158页 |
| 参考文献 | 第158-168页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第168-169页 |
| 致谢 | 第169-170页 |
