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城市道路拥堵状态下驾驶人生理及换道特性研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-27页
    1.1 课题来源及研究的目的和意义第14-15页
        1.1.1 课题来源第14页
        1.1.2 研究的目的和意义第14-15页
    1.2 国内外文献综述第15-24页
        1.2.1 国外研究现状及分析第15-19页
        1.2.2 国内研究现状及分析第19-24页
        1.2.3 国内外研究现状评述第24页
    1.3 论文的主要研究内容第24-25页
    1.4 论文的研究技术路线第25-27页
第2章 基于驾驶人感受的拥堵状态划分第27-38页
    2.1 交通拥堵的描述及界定第27-30页
        2.1.1 交通流主要描述参数第27-28页
        2.1.2 交通拥堵主要描述参数第28页
        2.1.3 交通拥堵的界定第28-30页
    2.2 交通流状态对驾驶人心理的影响第30-34页
        2.2.1 驾驶人理性与交通拥堵的关系第30-32页
        2.2.2 不同交通环境下驾驶人的心态第32-34页
    2.3 基于驾驶人感受的交通拥堵分级第34-37页
        2.3.1 交通拥堵压力的描述参数第34-35页
        2.3.2 交通拥堵状态分级阈值的标定第35-37页
    2.4 本章小结第37-38页
第3章 拥堵状态下驾驶人特性的实验设计第38-48页
    3.1 实验总体方案第38-42页
        3.1.1 指标筛选第38-39页
        3.1.2 实验目的第39-40页
        3.1.3 实验内容第40-41页
        3.1.4 实验步骤第41-42页
    3.2 驾驶人特性实测实验第42-46页
        3.2.1 参与人员第42-43页
        3.2.2 测试路径第43-44页
        3.2.3 测试设备第44页
        3.2.4 实验过程第44-46页
    3.3 驾驶人特性数据预处理第46-47页
        3.3.1 眼动特性数据第46页
        3.3.2 心理生理数据第46页
        3.3.3 驾驶行为数据第46-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第4章 拥堵状态下驾驶人的视觉特性第48-63页
    4.1 拥堵状态下驾驶人视觉特性指标第48-50页
        4.1.1 交通拥堵对驾驶人视觉的影响第48-49页
        4.1.2 驾驶人视觉特性指标选定第49-50页
    4.2 拥堵状态下驾驶人的注视特性第50-54页
        4.2.1 注视点分布第51-52页
        4.2.2 注视持续时间第52-54页
    4.3 拥堵状态下驾驶人的扫视特性第54-56页
        4.3.1 扫视平均速度第54-55页
        4.3.2 扫视平均加速度第55-56页
    4.4 拥堵状态下驾驶人的眨眼特性第56-59页
        4.4.1 眨眼持续时间第56-58页
        4.4.2 眨眼频率第58-59页
    4.5 驾驶人视觉特性差异的显著性分析第59-62页
    4.6 本章小结第62-63页
第5章 拥堵状态下驾驶人的心电特性第63-79页
    5.1 驾驶人的心电指标选取第63-65页
        5.1.1 交通拥堵影响心电的过程第63-64页
        5.1.2 驾驶人心电的表征指标第64-65页
    5.2 心率指标(HR)变化规律第65-75页
        5.2.1 高峰小时压力系数变化特征第66-67页
        5.2.2 交通拥堵状态下驾驶人的心率特性第67-70页
        5.2.3 驾驶人心率的非参数检验第70-72页
        5.2.4 驾驶人心率与压力系数关系模型第72-75页
    5.3 心率变异性(HRV)变化规律第75-78页
        5.3.1 HRV 时域特性第75-77页
        5.3.2 HRV 频域特性第77-78页
    5.4 本章小结第78-79页
第6章 拥堵状态下驾驶人的换道行为第79-93页
    6.1 拥堵状态下驾驶人信息处理流程第79-82页
        6.1.1 一般交通流状态下驾驶人信息处理流程第79-80页
        6.1.2 交通拥堵状态下驾驶人换道行为形成过程第80-81页
        6.1.3 交通拥堵状态下驾驶人换道行为特征第81-82页
    6.2 不同交通拥堵程度的驾驶人换道模型第82-88页
        6.2.1 驾驶人换道的影响因素分析第82-83页
        6.2.2 驾驶人换道的关键影响因素筛选第83-84页
        6.2.3 换道比例与压力系数关系模型第84-88页
    6.3 车型对驾驶人换道比例的修正第88-92页
        6.3.1 高峰小时城市道路的车型构成第88-89页
        6.3.2 各型客车对换道比例模型参数的修正第89-91页
        6.3.3 小型货车对换道比例模型参数的修正第91-92页
    6.4 本章小结第92-93页
第7章 拥堵状态下驾驶人换道的 PSR 模型第93-109页
    7.1 驾驶人换道的 PSR 模式分析第93-96页
        7.1.1 驾驶人换道 PSR 模型的定义第93-94页
        7.1.2 驾驶人换道 PSR 模型的原理第94-96页
    7.2 基于 BP 神经网络的换道 PSR 模型构建第96-105页
        7.2.1 PSR 模型的 BP 网络要素第96-97页
        7.2.2 斜插型换道的 PSR 模型第97-100页
        7.2.3 挤压型换道的 PSR 模型第100-103页
        7.2.4 并行型换道的 PSR 模型第103-105页
    7.3 模型验证及换道警示第105-108页
        7.3.1 驾驶人换道 PSR 模型的验证第105-107页
        7.3.2 基于 PSR 模型的换道警示思路第107-108页
    7.4 本章小结第108-109页
结论第109-112页
参考文献第112-125页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第125-128页
致谢第128-129页
个人简历第129页

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