基于梯度校正法的交通数据融合和行程时间预测研究

致谢	第1-6页
中文摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-10页
1 绪论	第10-15页
·研究背景	第10-12页
·研究现状	第12-13页
·本文的主要框架	第13-15页
2 数据融合及行程时间预测的理论基础	第15-22页
·交通数据采集技术	第15-17页
·交通数据融合技术	第17-20页
·行程时间预测原理	第20-21页
·本章小结	第21-22页
3 梯度校正算法研究	第22-43页
·人工神经网络概述	第22-24页
·BP算法概述	第24-31页
·BP算法的改进——梯度校正法	第31-37页
·问题提出	第31-32页
·梯度校正研究	第32-33页
·仿真结果	第33-37页
·基于梯度校正法的交通流融合	第37-42页
·交通数据采样	第37页
·交通流数据融合的梯度校正实现	第37-38页
·仿真结果	第38-42页
·本章小结	第42-43页
4 基于梯度校正法的行程时间预测	第43-48页
·路段行程时间的计算模型	第43-44页
·行程时间融合预测模型	第44-45页
·仿真结果	第45-47页
·本章小结	第47-48页
5 基于交通数据融合的应急车道监控系统	第48-60页
·概述	第48-53页
·基于交通数据融合的应急车道监控系统设计	第53-59页
·应急车道监控系统框架	第53-58页
·应急车道监控系统评估	第58-59页
·本章小结	第59-60页
6 总结与展望	第60-62页
参考文献	第62-64页
附录 A	第64-71页
作者简历	第71-73页
学位论文数据集	第73页