| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 研究的技术路线 | 第13-15页 |
| 第二章 高速公路事故黑点识别基础理论 | 第15-27页 |
| 2.1 事故黑点的概念 | 第15-16页 |
| 2.2 事故黑点识别指标 | 第16-18页 |
| 2.2.1 绝对识别指标 | 第17页 |
| 2.2.2 相对识别指标 | 第17页 |
| 2.2.3 其它指标 | 第17-18页 |
| 2.3 事故黑点识别方法综述 | 第18-26页 |
| 2.3.1 直接识别法 | 第18-22页 |
| 2.3.2 间接识别法 | 第22-25页 |
| 2.3.3 识别方法的优缺点 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 道路单元划分方法 | 第27-33页 |
| 3.1 传统道路单元划分 | 第27-28页 |
| 3.2 道路单元二次划分法构建 | 第28-32页 |
| 3.2.1 基于线形单元法的道路单元初次划分 | 第28-30页 |
| 3.2.2 基于动态聚类分析法的道路单元二次划分 | 第30-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于经验贝叶斯法的高速公路事故黑点识别方法建立 | 第33-48页 |
| 4.1 经验贝叶斯方法介绍 | 第33-36页 |
| 4.1.1 贝叶斯法的基本观点 | 第33-34页 |
| 4.1.2 经验贝叶斯法 | 第34-35页 |
| 4.1.3 经验贝叶斯法在事故黑点识别中的应用 | 第35-36页 |
| 4.2 基于HSM高速公路事故预测模型 | 第36-42页 |
| 4.2.1 事故预测模型变量的选择 | 第36-37页 |
| 4.2.2 路段流量推算 | 第37-39页 |
| 4.2.3 事故预测模型选择 | 第39-40页 |
| 4.2.4 修正系数的确定 | 第40-42页 |
| 4.3 经验贝叶斯法安全估计 | 第42-44页 |
| 4.4 事故黑点识别阈值的确定 | 第44-46页 |
| 4.5 事故黑点诊治排序 | 第46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 实例分析 | 第48-59页 |
| 5.1 西宝高速公路概况 | 第48页 |
| 5.2 道路单元划分 | 第48-51页 |
| 5.3 经验贝叶斯法先验估计 | 第51-55页 |
| 5.4 经验贝叶斯后验估计与改善排序 | 第55-56页 |
| 5.5 事故黑点的识别与诊治排序 | 第56-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 研究主要成果 | 第59-60页 |
| 6.2 进一步研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的主要研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |