| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第12-16页 |
| 1.3.1 机动车污染物相关排放研究 | 第12-14页 |
| 1.3.2 降低机动车污染物排放相关措施研究 | 第14-15页 |
| 1.3.3 BP神经网络在交通污染物排放方面研究 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-19页 |
| 2 北京市道路交通环境分析 | 第19-31页 |
| 2.1 北京市交通现状 | 第19-25页 |
| 2.1.1 北京市交通现状 | 第19-22页 |
| 2.1.2 北京市环境现状 | 第22-23页 |
| 2.1.3 北京市机动车污染分担率 | 第23-25页 |
| 2.2 城市机动车主要污染物排放特性 | 第25-31页 |
| 2.2.1 一氧化碳 | 第25-27页 |
| 2.2.2 碳氢化合物 | 第27-28页 |
| 2.2.3 氮氧化合物 | 第28-29页 |
| 2.2.4 其它有害排放物质 | 第29-31页 |
| 3 潮汐车道机动车排放环境影响调查方案设计 | 第31-55页 |
| 3.1 潮汐车道 | 第31页 |
| 3.2 计算方法与模型 | 第31-35页 |
| 3.2.1 机动车排放模型 | 第31-32页 |
| 3.2.2 机动车排放因子 | 第32-34页 |
| 3.2.3 机动车排放因子的修正 | 第34-35页 |
| 3.3 实验方法设计 | 第35-37页 |
| 3.3.1 分析指标的选取 | 第35页 |
| 3.3.2 时间、地点、路线的选取 | 第35页 |
| 3.3.3 调查数据的获取 | 第35-37页 |
| 3.4 朝阳路潮汐车道机动车排放环境影响分析 | 第37-55页 |
| 3.4.1 朝阳路潮汐车道概况 | 第37-38页 |
| 3.4.2 实地调查数据 | 第38-43页 |
| 3.4.3 实地调查数据计算 | 第43-50页 |
| 3.4.4 实地调查数据计算结果分析 | 第50-52页 |
| 3.4.5 BRT2结果修正 | 第52-55页 |
| 4 潮汐车道机动车排放环境影响的BP神经网络模型设计 | 第55-75页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第55-60页 |
| 4.1.1 BP神经网络基本理论 | 第55-57页 |
| 4.1.2 BP神经网络的结构 | 第57-59页 |
| 4.1.3 BP神经网络的学习与训练 | 第59-60页 |
| 4.2 基于MATLAB的朝阳路潮汐车道BP神经网络模拟 | 第60-73页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第60-62页 |
| 4.2.2 方法与参数的确定 | 第62页 |
| 4.2.3 预测值与误差 | 第62-65页 |
| 4.2.4 仿真结果计算 | 第65-73页 |
| 4.2.5 仿真结果分析 | 第73页 |
| 4.3 实测与仿真结果的对比 | 第73-75页 |
| 5 朝阳路潮汐车道机动车排放环境影响预测 | 第75-89页 |
| 5.1 短期(2年)预测结果 | 第75-83页 |
| 5.2 短期(2年)预测结果分析 | 第83-85页 |
| 5.3 针对朝阳路潮汐车道的建议 | 第85-89页 |
| 6 结论与展望 | 第89-91页 |
| 6.1 主要结论 | 第89页 |
| 6.2 需要改进的地方 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-97页 |
| 附录A | 第97-105页 |
| 附录B | 第105-115页 |
| 附录C | 第115-119页 |
| 图索引 | 第119-121页 |
| 表索引 | 第121-123页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第123-127页 |
| 学位论文数据集 | 第127页 |