| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·问题的提出与研究意义 | 第9-12页 |
| ·国内外研究历史与现状综述 | 第12-16页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 道路交通状态的指标体系 | 第17-42页 |
| ·常用交通流参数 | 第17-21页 |
| ·城市道路交通信息的获取 | 第21-23页 |
| ·城市主干道交通数据采集的合理性分析 | 第23-29页 |
| ·检测线圈的主要布置方式 | 第23-25页 |
| ·交通参数的选择原则 | 第25页 |
| ·交通参数的确定 | 第25-29页 |
| ·城市道路交通状态及其度量标准 | 第29-35页 |
| ·交通拥挤的含义及其分类 | 第30页 |
| ·交通拥挤的量化定义 | 第30-33页 |
| ·交通拥挤成因分析—以昆明市为例 | 第33-35页 |
| ·交通状况判别时间间隔的确定 | 第35-37页 |
| ·交通量的统计规律 | 第37-41页 |
| ·时间和空间的相关性分析 | 第37-40页 |
| ·统计规律的必然性 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 道路交通拥挤自动判别算法 | 第42-53页 |
| ·交通拥挤状态自动判别ACI 概述 | 第42-43页 |
| ·经典交通拥挤状态自动判别ACI 算法 | 第43-50页 |
| ·California 算法（加州算法） | 第44页 |
| ·McMaster 算法 | 第44-48页 |
| ·指数平滑法 | 第48页 |
| ·标准偏差法 | 第48-50页 |
| ·经典ACI 算法评价 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于模糊理论的单截面ACI 算法 | 第53-69页 |
| ·模糊集的概念及其运算 | 第53-54页 |
| ·模糊综合评判步骤 | 第54-57页 |
| ·基于模糊理论（Fuzzy）的单截面ACI 算法模型 | 第57-61页 |
| ·动态交通数据的处理方法 | 第61-63页 |
| ·错误数据的识别 | 第61-62页 |
| ·交通数据的滤波方法 | 第62-63页 |
| ·基于模糊聚类分析理论的ACI 改进模型 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 实例例证 | 第69-79页 |
| ·数据来源 | 第69-70页 |
| ·模糊综合评判合成效果 | 第70-75页 |
| ·算法结果分析 | 第75-78页 |
| ·滤波方法的对比分析 | 第75-76页 |
| ·传统算法与改进算法结果对比 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 结束语 | 第79-81页 |
| ·主要研究成果 | 第79页 |
| ·进一步研究展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85页 |