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基于混沌理论的交通状态预测研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
1 绪论第11-19页
   ·选题的背景及研究现状第11-15页
     ·选题的背景第11-12页
     ·研究现状第12-15页
   ·问题的提出第15-16页
   ·目的和意义第16-17页
   ·论文的研究内容及章节安排第17-19页
2 交通状态的检测及判别第19-49页
   ·引言第19页
   ·交通状态检测技术分析第19-22页
     ·交通状态检测第19-20页
     ·交通参数检测第20-22页
   ·交通检测数据的预处理第22-32页
     ·异常交通检测数据的判别方法第23-29页
     ·缺失或错误交通数据的处理方法第29-32页
     ·动态交通数据的滤波方法第32页
   ·基于 GPS 数据道路交通状态检测方法第32-47页
     ·GPS 定位及其检测方法第32-34页
     ·交通 GPS 数据特征分析第34-35页
     ·交通 GPS 数据的异常分析第35-36页
     ·交通 GPS 数据的预处理第36-41页
     ·基于云计算模型的交通状态判别第41-47页
   ·小结第47-49页
3 交通状态的混沌特性分析第49-73页
   ·引言第49页
   ·混沌及其动力学特性第49-64页
     ·混沌理论的数学基础第49-52页
     ·混沌系统的表征参数和判定方法第52-56页
     ·典型混沌动力系统研究第56-64页
   ·交通状态的时空动力学特性第64-66页
     ·随机性和时变特性第64-65页
     ·周期相似性第65页
     ·不确定性第65页
     ·自组织特性第65页
     ·网状特性第65页
     ·因果相关性第65-66页
   ·交通参数的混沌动力学特性以及可预测性分析第66-71页
     ·路段平均速度的混沌动力学特性第66-68页
     ·交通状态的可预测性分析第68-71页
   ·小结第71-73页
4 基于单参数的交通状态混沌预测第73-91页
   ·引言第73页
   ·交通流状态时间序列的混沌全域预测法第73-76页
     ·全域预测法第73-75页
     ·交通量全域预测实例分析第75-76页
   ·交通流状态时间序列的混沌局域预测法第76-79页
     ·零阶局域预测法第76-77页
     ·一阶局域预测法第77-78页
     ·非线性局域预测法第78页
     ·基于最大 Lyapunov 指数预测的局域预测法第78-79页
   ·基于路段相对速度的交通状态预测第79-89页
     ·交通状态指标体系第79-80页
     ·交通状态评判指标第80-82页
     ·相对平均速度的时间序列特性第82-84页
     ·相空间重构第84-85页
     ·路段相对平均速度的混沌预测第85-89页
   ·小结第89-91页
5 基于多参数的交通状态混沌预测第91-105页
   ·引言第91-92页
   ·多交通参数的融合方法第92-94页
     ·常用融合方法对比分析第92页
     ·Bayes 方法在交通参数融合中的应用第92-93页
     ·D-S 证据推理法在交通参数融合中的应用第93-94页
   ·多参数时间序列的相空间重构及空间状态融合方法第94-96页
     ·多参数时间序列重构第94-95页
     ·高维相空间中的相点融合第95-96页
   ·多参数时间序列交通状态预测第96-99页
     ·混沌判定的 Lyapunov 指数方法第96-98页
     ·基于 Lyapunov 指数的混沌预测方法第98-99页
   ·数值试验及预测效果分析第99-104页
   ·小结第104-105页
6 结论与展望第105-109页
   ·主要创新点与主要结论第105-106页
   ·后续研究工作及展望第106-109页
致谢第109-111页
参考文献第111-119页
附录第119-121页
 A. 攻读博士学位期间发表的论文第119-120页
 B. 攻读博士学位期间参加的学术交流第120页
 C. 攻读博士学位期间获得的学术资助第120页
 D. 攻读博士学位期间参加的主要科研项目第120-121页
 E. 攻读博士学位期间获得的奖励及荣誉第121页

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