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信号控制交叉口交通拥堵状态识别方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 研究目标与意义第14-15页
        1.2.1 研究目标第14页
        1.2.2 研究意义第14-15页
    1.3 研究现状第15-20页
        1.3.1 国外研究现状第15-17页
        1.3.2 国内研究现状第17-19页
        1.3.3 研究总体评述第19-20页
    1.4 研究内容与方法第20-22页
        1.4.1 研究内容第20-21页
        1.4.2 技术路线第21-22页
    1.5 本章小结第22-23页
第二章 城市道路交通拥堵特征分析第23-38页
    2.1 拥堵定义第23-29页
        2.1.1 交通拥堵第23-24页
        2.1.2 交通瓶颈第24-25页
        2.1.3 判别指标第25-29页
    2.2 交通拥堵属性第29-30页
    2.3 交通拥堵特性第30-32页
    2.4 交通拥堵成因第32-34页
        2.4.1 宏观方面第32-33页
        2.4.2 微观方面第33页
        2.4.3 拥堵成因归纳第33-34页
    2.5 交通拥堵影响因素第34-37页
        2.5.1 交通流因素第34-35页
        2.5.2 道路几何因素第35-36页
        2.5.3 管理控制因素第36-37页
    2.6 本章小结第37-38页
第三章 基于贝叶斯决策的信号控制交叉.拥堵识别方法第38-53页
    3.1 贝叶斯基础理论第38-40页
        3.1.1 条件概率与乘法公式第38页
        3.1.2 事件的相互独立性第38-39页
        3.1.3 全概率公式与贝叶斯公式第39-40页
    3.2 朴素贝叶斯分类器第40-43页
        3.2.1 朴素贝叶斯分类器特点第40页
        3.2.2 朴素贝叶斯分类器模型描述第40-43页
    3.3 交通参数的选择第43-45页
        3.3.1 选取原则第43-44页
        3.3.2 参数选取第44-45页
    3.4 基于朴素贝叶斯决策的信号控制交叉.拥堵识别方法第45-52页
        3.4.1 识别思路第45-46页
        3.4.2 识别参数选取及处理第46-47页
        3.4.3 算法描述第47-49页
        3.4.4 训练样本交通状态界定第49-51页
        3.4.5 冗余属性和零概率问题及改进第51-52页
    3.5 本章小结第52-53页
第四章 信号控制交叉.拥堵识别训练样本更新方法第53-63页
    4.1 贝叶斯决策拥堵识别方法的不足第53-54页
    4.2 基于增量学习的朴素贝叶斯训练样本更新方法第54-56页
        4.2.1 增量学习思想第54-55页
        4.2.2 交通状态训练数据的更新和扩充第55-56页
    4.3 拥堵识别算法的改进第56-62页
        4.3.1 算法描述第56-57页
        4.3.2 分类器修正第57-59页
        4.3.3 算法开销分析第59-60页
        4.3.4 实验测试第60-62页
    4.4 本章小结第62-63页
第五章 算法验证与系统实现第63-80页
    5.1 算法验证第63-70页
        5.1.1 数据来源及处理第63-66页
        5.1.2 分类器学习及样本识别第66-69页
        5.1.3 算法评价第69-70页
    5.2 信号控制交叉.交通状态识别系统总体架构第70-72页
    5.3 基于贝叶斯方法的信号控制交叉.交通拥堵状态识别系统设计第72-75页
        5.3.1 功能设计第72-73页
        5.3.2 数据库设计第73-75页
    5.4 软件实现第75-79页
        5.4.1 系统流程第75-76页
        5.4.2 功能阐述第76-79页
    5.5 本章小结第79-80页
第六章 结论与展望第80-82页
    6.1 结论第80-81页
    6.2 研究展望第81-82页
参考文献第82-86页
附录1核心程序代码第86-92页
附录2初始训练样本第92-98页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第98-99页
致谢第99-100页
附件第100页

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