考虑相邻干扰区影响的信号交叉口机非干扰行为研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究综述 | 第12-14页 |
| ·论文主要内容和创新 | 第14-17页 |
| ·论文的研究内容 | 第14-16页 |
| ·论文创新点 | 第16-17页 |
| 2 基于神经网络的机非干扰研究相关理论 | 第17-27页 |
| ·机非干扰的相关概念 | 第17-22页 |
| ·干扰的类型及程度 | 第17-19页 |
| ·自行车群 | 第19-20页 |
| ·间隙和延时 | 第20-22页 |
| ·人工神经网络概述 | 第22-25页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第22-23页 |
| ·学习方式和学习规则 | 第23-25页 |
| ·误差反向传播(BP)神经网络 | 第25-27页 |
| ·BP网络的结构 | 第25-26页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第26-27页 |
| 3 混合交通流数据采集 | 第27-40页 |
| ·基于视频采集的混合交通流数据采集 | 第27-31页 |
| ·所需调查参数 | 第27-28页 |
| ·选点原则和步骤 | 第28-29页 |
| ·调查方案 | 第29-31页 |
| ·视频数据的析取及处理 | 第31-33页 |
| ·视频数据的处理过程 | 第31-32页 |
| ·数据的具体析取 | 第32-33页 |
| ·数据的处理结果 | 第33-40页 |
| ·调研交叉口基本参数 | 第34-37页 |
| ·调研交叉口交通参数 | 第37-40页 |
| 4 信号交叉口机非干扰及其微观行为分析 | 第40-50页 |
| ·机非干扰现象分析 | 第40-42页 |
| ·二相位信号交叉口机非干扰现象分析 | 第40-41页 |
| ·三相位信号交叉口机非干扰现象分析 | 第41-42页 |
| ·直行自行车干扰行为分析 | 第42-46页 |
| ·直行自行车干扰类型分析 | 第42-44页 |
| ·直行自行车干扰右转机动车行为分析 | 第44-46页 |
| ·右转机动车干扰行为分析 | 第46-50页 |
| ·右转机动车干扰类型分析 | 第46-47页 |
| ·右转机动车干扰直行自行车行为分析 | 第47-50页 |
| 5 考虑相邻干扰区的机非干扰微观行为模型建立 | 第50-69页 |
| ·相邻干扰区概念界定 | 第50-51页 |
| ·相邻干扰区的界定 | 第50-51页 |
| ·相邻干扰区影响的评价指标 | 第51页 |
| ·相邻干扰区对下游干扰行为主体的影响分析 | 第51-59页 |
| ·相邻干扰区对机动车流的影响 | 第51-54页 |
| ·相邻干扰区对自行车流的影响 | 第54-59页 |
| ·基于BP神经网络的机非干扰微观模型 | 第59-62页 |
| ·BP神经网络设计 | 第59-60页 |
| ·网络模型训练和仿真 | 第60-62页 |
| ·模型对比 | 第62-64页 |
| ·基于Logistic的机非干扰微观模型 | 第62-63页 |
| ·BP模型与logistic模型对比 | 第63-64页 |
| ·BP神经网络模型的灵敏度分析 | 第64-69页 |
| 6 结论 | 第69-71页 |
| ·研究结论 | 第69-70页 |
| ·研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 作者简历 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
