| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 导论 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·课题研究现状及存在问题 | 第12-14页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·存在问题 | 第13-14页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 交通事件检测系统及检测算法综述 | 第16-42页 |
| ·交通事件 | 第16-17页 |
| ·基本概念 | 第16页 |
| ·常见交通事件 | 第16-17页 |
| ·交通拥挤 | 第17-20页 |
| ·基本概念 | 第17-18页 |
| ·交通拥挤的特性 | 第18-19页 |
| ·常发性交通拥挤 | 第19页 |
| ·偶发性交通拥挤 | 第19-20页 |
| ·交通拥挤的度量参数 | 第20页 |
| ·交通事件对交通流特性的影响 | 第20-21页 |
| ·交通事件检测原理 | 第21页 |
| ·交通事件检测算法 | 第21-36页 |
| ·直接检测算法 | 第21-22页 |
| ·间接检测算法 | 第22-35页 |
| ·事件检测算法的评价指标 | 第35-36页 |
| ·各种检测算法的性能比较 | 第36-38页 |
| ·直接检测算法和间接检测算法性能比较 | 第37页 |
| ·各种间接检测算法之间的性能比较 | 第37-38页 |
| ·本文算法的设计 | 第38-39页 |
| ·算法检测原理 | 第39页 |
| ·算法特点 | 第39页 |
| ·交通事件检测系统 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于动态交通模型和多信息融合的高速公路交通事件检测算法 | 第42-77页 |
| ·数据获取和优化处理 | 第42-49页 |
| ·数据选择 | 第42-44页 |
| ·数据获取与信息融合 | 第44-46页 |
| ·数据滤波 | 第46-49页 |
| ·高速公路动态交通流模型 | 第49-54页 |
| ·动态密度模型 | 第50-51页 |
| ·动态流量模型 | 第51-52页 |
| ·动态速度模型 | 第52-54页 |
| ·神经网络算法 | 第54-61页 |
| ·ART 神经网络概述 | 第54-56页 |
| ·ART2 神经网络的结构 | 第56-57页 |
| ·ART2 神经网络的算法 | 第57-59页 |
| ·ART2 神经网络参数的设计 | 第59-61页 |
| ·ART2 神经网络的实现过程 | 第61页 |
| ·算法检测与仿真 | 第61-76页 |
| ·检测原理 | 第62-63页 |
| ·检测过程 | 第63-65页 |
| ·算法仿真 | 第65-72页 |
| ·算法评价 | 第72-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第四章 全文总结与展望 | 第77-80页 |
| ·总结 | 第77-78页 |
| ·问题与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附录 基于VISSIM仿真交通事件的交通参数列表 | 第85-86页 |