| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-23页 |
| 1.2.1 国内速度预测研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 国外速度预测研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 国内高速公路安全性研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.4 国外高速公路安全性研究现状 | 第20-21页 |
| 1.2.5 国内外研究现状综述 | 第21-23页 |
| 1.3 研究主要内容及章节安排 | 第23-24页 |
| 1.4 技术路线 | 第24-26页 |
| 2 高速公路交通流数据预处理与速度特性分析 | 第26-40页 |
| 2.1 实验数据来源 | 第26页 |
| 2.2 交通流数据预处理 | 第26-33页 |
| 2.2.1 异常数据的识别 | 第26-28页 |
| 2.2.2 异常数据的修复 | 第28-30页 |
| 2.2.3 实验数据的聚类 | 第30-33页 |
| 2.3 雾天条件下高速公路交通流速度特性 | 第33-38页 |
| 2.3.1 不同能见度对高速公路行车速度的影响 | 第33-37页 |
| 2.3.2 不同能见度下高速公路行车速度离散性 | 第37-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 3 雾天条件下高速公路行车速度预测方法研究 | 第40-60页 |
| 3.1 速度预测方法的选择 | 第40页 |
| 3.2 小波神经网络 | 第40-44页 |
| 3.2.1 小波神经网络基本理论 | 第40-41页 |
| 3.2.2 小波神经网络算法操作步骤 | 第41-44页 |
| 3.3 人工蜂群算法 | 第44-47页 |
| 3.3.1 人工蜂群算法基本理论 | 第44-45页 |
| 3.3.2 人工蜂群算法操作步骤 | 第45-47页 |
| 3.4 遗传算法 | 第47-49页 |
| 3.4.1 遗传算法基本理论 | 第47-48页 |
| 3.4.2 遗传算法基本步骤 | 第48-49页 |
| 3.5 差分进化算法 | 第49-52页 |
| 3.5.1 差分进化算法原理 | 第50页 |
| 3.5.2 差分进化算法操作步骤 | 第50-52页 |
| 3.6 改进的人工蜂群算法优化小波神经网络预测模型 | 第52-58页 |
| 3.6.1 基于差分进化算法的改进 | 第53-54页 |
| 3.6.2 基于遗传算法的改进 | 第54-56页 |
| 3.6.3 改进的ABC-WNN预测模型操作步骤 | 第56-58页 |
| 3.7 本章小结 | 第58-60页 |
| 4 雾天条件下高速公路车辆速度预测实例 | 第60-74页 |
| 4.1 数据样本的选取 | 第60页 |
| 4.2 数据样本的归一化处理 | 第60-61页 |
| 4.3 小波神经网络拓扑结构的确定 | 第61-62页 |
| 4.4 基于WNN的高速公路交通流速度预测 | 第62-64页 |
| 4.4.1 快车时间平均速度预测 | 第62-63页 |
| 4.4.2 慢车时间平均速度预测 | 第63-64页 |
| 4.5 基于ABC-WNN的高速公路交通流速度预测 | 第64-66页 |
| 4.5.1 快车时间平均速度预测 | 第64-65页 |
| 4.5.2 慢车时间平均速度预测 | 第65-66页 |
| 4.6 基于改进的ABC-WNN的高速公路交通流速度预测 | 第66-68页 |
| 4.6.1 快车时间平均速度预测 | 第66-67页 |
| 4.6.2 慢车时间平均速度预测 | 第67-68页 |
| 4.7 实验结果分析 | 第68-73页 |
| 4.8 本章小结 | 第73-74页 |
| 5 雾天条件下高速公路交通安全性评价方法研究 | 第74-92页 |
| 5.1 雾天高速公路交通安全性评价综述 | 第74-76页 |
| 5.1.1 雾天高速公路交通安全性评价思路 | 第74页 |
| 5.1.2 高速公路交通安全性评价方法 | 第74-76页 |
| 5.2 雾天高速公路交通安全性评价指标体系 | 第76-79页 |
| 5.2.1 安全性评价指标体系构建原则 | 第76-77页 |
| 5.2.2 安全性评价指标体系的确定 | 第77-79页 |
| 5.3 模糊综合评价法 | 第79-84页 |
| 5.3.1 模糊综合评价法概述 | 第79-80页 |
| 5.3.2 模糊综合评价法计算过程 | 第80-84页 |
| 5.4 隶属函数的确定 | 第84-86页 |
| 5.5 基于改进的熵权法确定权重 | 第86-89页 |
| 5.5.1 熵权法的计算过程 | 第86-88页 |
| 5.5.2 熵权法的改进 | 第88-89页 |
| 5.6 基于FCE法的雾天高速公路交通安全性评价方法计算步骤 | 第89-90页 |
| 5.7 本章小结 | 第90-92页 |
| 6 基于速度预测的雾天高速公路安全性评价实例 | 第92-108页 |
| 6.1 案例背景 | 第92页 |
| 6.2 评价标准的确定 | 第92-93页 |
| 6.3 基于FCE法的雾天高速公路安全性评价 | 第93-104页 |
| 6.4 实验结果比较与分析 | 第104-105页 |
| 6.5 本章小结 | 第105-108页 |
| 7 结论与展望 | 第108-110页 |
| 7.1 论文主要工作与创新点 | 第108-109页 |
| 7.2 不足与展望 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-114页 |
| 附录A | 第114-116页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第116-120页 |
| 学位论文数据集 | 第120页 |
