| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题的背景及研究现状 | 第8-10页 |
| 1.1.1 选题的背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的提出 | 第10-11页 |
| 1.3 课题的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的章节安排及技术路线 | 第12-14页 |
| 2 混沌的相关理论 | 第14-24页 |
| 2.1 混沌的基本概念 | 第14-19页 |
| 2.1.1 混沌的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 混沌的特征表现 | 第14-15页 |
| 2.1.3 奇异吸引子 | 第15-16页 |
| 2.1.4 相空间重构 | 第16-19页 |
| 2.2 混沌识别 | 第19-22页 |
| 2.2.1 Lyapunov 指数 | 第19-20页 |
| 2.2.2 功率谱 | 第20-21页 |
| 2.2.3 Kolmogorov 熵 | 第21-22页 |
| 2.2.4 关联维数 | 第22页 |
| 2.2.5 Poincare 截面 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 高速公路交通流的混沌特性识别及关联性分析 | 第24-44页 |
| 3.1 高速公路交通流特性 | 第24-25页 |
| 3.2 高速公路交通流量混沌特性判别 | 第25-32页 |
| 3.2.1 高速公路交通流量相空间重构 | 第25-29页 |
| 3.2.2 最大 Lyapunov 指数法 | 第29-32页 |
| 3.2.3 关联维数法 | 第32页 |
| 3.3 高速公路速度和占有率混沌特性判别 | 第32-39页 |
| 3.3.1 高速公路速度混沌特性判别 | 第32-36页 |
| 3.3.2 高速公路占有率混沌特性判别 | 第36-39页 |
| 3.4 高速公路交通流各参数混沌关联性分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 混沌相关性原理分析 | 第39-41页 |
| 3.4.2 高速公路交通流量、速度和占有率混沌相关性分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于单参数的高速公路交通流量短时混沌预测 | 第44-58页 |
| 4.1 混沌时间序列预测方法简介 | 第44-47页 |
| 4.1.1 全局预测法 | 第44-45页 |
| 4.1.2 局域预测法 | 第45-47页 |
| 4.2 改进的最大 LYAPUNOV 指数预测算法 | 第47-52页 |
| 4.2.1 马尔科夫链 | 第49页 |
| 4.2.2 改进的算法原理 | 第49-52页 |
| 4.3 高速公路交通流量短时混沌预测模型 | 第52-56页 |
| 4.3.1 预测模型的建立 | 第52-54页 |
| 4.3.2 预测结果评价指标 | 第54-55页 |
| 4.3.3 预测试验和结果分析 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 基于多参数的高速公路交通流量短时混沌预测 | 第58-72页 |
| 5.1 基于多参数的高速公路相空间重构 | 第59-62页 |
| 5.1.1 基于 Bayes 估计理论的相点融合 | 第59-61页 |
| 5.1.2 基于条件熵扩维的双变量相空间重构 | 第61-62页 |
| 5.2 多参数高速公路交通流量混沌预测模型 | 第62-70页 |
| 5.2.1 预测模型的建立 | 第62-65页 |
| 5.2.2 预测试验和结果分析 | 第65-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-72页 |
| 6 总结和展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 | 第80页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间公开的发明专利 | 第80页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第80页 |