| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 城市路网交通评价理论综述 | 第10页 |
| 1.2.2 网络交通流理论概述 | 第10-12页 |
| 1.2.3 存在的问题和重点研究方向 | 第12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及架构 | 第12-14页 |
| 第二章 城市路网交通拥堵识别机理分析 | 第14-23页 |
| 2.1 城市路网交通拥堵的基本知识 | 第14-16页 |
| 2.2 城市路网交通拥堵的基本属性 | 第16-18页 |
| 2.3 城市路网交通拥堵识别机理 | 第18-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 城市路网交通拥堵模式辨识方法 | 第23-37页 |
| 3.1 模式识别相关知识 | 第23-25页 |
| 3.1.1 模式识别系统概述 | 第23-24页 |
| 3.1.2 模式识别方法 | 第24-25页 |
| 3.2 城市路网主干道交通流量分析 | 第25-30页 |
| 3.3 城市路网交通拥堵模式辨识方法 | 第30-32页 |
| 3.3.1 K-means聚类算法基本知识 | 第31页 |
| 3.3.2 基于加权K-means算法的交通拥堵模式辨识方法 | 第31-32页 |
| 3.4 城市路网拥堵模式特性分析 | 第32-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于证据理论的城市路网多模式拥堵预测方法 | 第37-47页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 证据理论概述 | 第38-40页 |
| 4.2.1 Dempster-Shafer证据理论 | 第38-39页 |
| 4.2.2 Dempster组合规则 | 第39页 |
| 4.2.3 信息融合过程 | 第39-40页 |
| 4.3 改进的证据组合规则 | 第40-43页 |
| 4.4 基于证据理论的城市路网多模式拥堵预测模型 | 第43页 |
| 4.5 算法验证与仿真分析 | 第43-46页 |
| 4.5.1 算例分析 | 第43-45页 |
| 4.5.2 仿真分析 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于Pignistic区间长度的路网多模式拥堵预测方法 | 第47-55页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 Dempster组合规则实适用性分析 | 第47-49页 |
| 5.3 基于Pignistic区间长度的冲突证据融合及预测模型 | 第49-51页 |
| 5.4 算例验证与仿真分析 | 第51-54页 |
| 5.4.1 算例分析 | 第51-53页 |
| 5.4.2 仿真分析 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-58页 |
| 6.1 论文的主要工作 | 第55-56页 |
| 6.2 主要创新点 | 第56页 |
| 6.3 研究展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 在校期间发表的论文和取得的学术成果 | 第62页 |
