| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究的目的及意义 | 第11-13页 |
| 1.4 研究的主要内容及结构安排 | 第13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 常发及偶发拥堵判别关键问题分析及解决思路 | 第14-18页 |
| 2.1 常发性拥堵及偶发性拥堵概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 常发性拥堵 | 第14-15页 |
| 2.1.2 偶发性拥堵 | 第15-16页 |
| 2.2 关键问题分析 | 第16页 |
| 2.3 验证指标 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 基于粒子群算法的McMaster算法参数优化 | 第18-36页 |
| 3.1 引言 | 第18页 |
| 3.2 问题描述 | 第18-20页 |
| 3.2.1 McMaster算法概述 | 第18-19页 |
| 3.2.2 LUD目标函数 | 第19-20页 |
| 3.2.3 Vcrit & Ocrit目标函数 | 第20页 |
| 3.3 McMaster算法的参数优化 | 第20-26页 |
| 3.3.1 自适应粒子群算法优化McMaster算法参数 | 第21-22页 |
| 3.3.2 数据不平衡对粒子群算法影响 | 第22-23页 |
| 3.3.3 改进梯度-粒子群算法优化McMaster算法参数 | 第23-26页 |
| 3.4 实验验证及结果分析 | 第26-34页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第26-28页 |
| 3.4.2 平衡数据集实验 | 第28-31页 |
| 3.4.3 非平衡数据集实验 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 基于三维优化McMaster算法的常偶发拥堵判别 | 第36-58页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 突变理论及交通流突变特性 | 第36-44页 |
| 4.2.1 突变理论 | 第36-38页 |
| 4.2.2 交通流突变特性 | 第38-44页 |
| 4.3 常发及偶发交通拥堵演化特征分析 | 第44-53页 |
| 4.3.1 尖点突变理论及其特点 | 第44-48页 |
| 4.3.2 三维尖点突变理论的优化McMaster模型 | 第48-51页 |
| 4.3.3 模型求解与分析 | 第51-53页 |
| 4.4 实验验证及结果分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 考虑突变角度的三维优化McMaster算法常偶发拥堵判别 | 第58-68页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 常发及偶发误判分析及突变角度提取 | 第58-63页 |
| 5.2.1 常发及偶发误判分析 | 第58-61页 |
| 5.2.2 突变角度提取 | 第61-63页 |
| 5.3 基于突变角度的常发及偶发拥堵判别 | 第63-65页 |
| 5.4 实验验证及结果分析 | 第65-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 附录 | 第78页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文 | 第78页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的项目 | 第78页 |
