| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 本文依托课题 | 第8页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第9-14页 |
| 1.3.1 国内外研究概述 | 第9-12页 |
| 1.3.2 目前研究存在的不足 | 第12-13页 |
| 1.3.3 研究的发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.4 主要研究内容与章节安排 | 第14-16页 |
| 2 高速公路异常交通状态识别基础 | 第16-32页 |
| 2.1 高速公路交通信息采集技术 | 第16-20页 |
| 2.1.1 交通信息概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 车检器检测技术 | 第17-20页 |
| 2.2 高速公路异常交通状态识别方法 | 第20-27页 |
| 2.2.1 高速公路交通状态参数 | 第20-22页 |
| 2.2.2 经典 ACI 算法简介 | 第22-27页 |
| 2.3 异常交通状态识别性能评价 | 第27-30页 |
| 2.3.1 ACI 算法性能评价指标 | 第28-29页 |
| 2.3.2 经典 ACI 算法性能评价 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 交通状态参数灵敏度分析 | 第32-46页 |
| 3.1 高速公路异常交通状态 | 第32-33页 |
| 3.2 异常状态严重程度对交通状态参数灵敏度影响分析 | 第33-39页 |
| 3.2.1 仿真设置 | 第33-35页 |
| 3.2.2 结果分析 | 第35-39页 |
| 3.3 流量对交通状态灵敏度的影响分析 | 第39-44页 |
| 3.3.1 仿真设置 | 第40页 |
| 3.3.2 结果分析 | 第40-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 4 基于收费数据的 ACI 算法设计 | 第46-60页 |
| 4.1 基于收费数据的路段行程时间获取方法 | 第46-49页 |
| 4.1.1 高速公路收费数据简介 | 第46-47页 |
| 4.1.2 高速公路路段行程时间获取方法 | 第47-49页 |
| 4.2 基于收费数据的 ACI 算法设计 | 第49-52页 |
| 4.2.1 异常交通状态特征提取 | 第49-51页 |
| 4.2.2 ACI 算法设计 | 第51-52页 |
| 4.3 ACI 算法的改进 | 第52-57页 |
| 4.3.1 改进 ACI 算法 | 第52-54页 |
| 4.3.2 算法参数标定 | 第54-55页 |
| 4.3.3 算法样本数据特性分析 | 第55-57页 |
| 4.4 实例分析 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 高速公路异常交通状态识别融合方法 | 第60-74页 |
| 5.1 信息融合 | 第60-64页 |
| 5.1.1 信息融合技术 | 第60页 |
| 5.1.2 异常交通状态识别信息融合理论框架 | 第60-62页 |
| 5.1.3 信息融合有效性分析 | 第62-64页 |
| 5.2 算法融合表决融合方法 | 第64-70页 |
| 5.2.1 算法融合表决融合方法的基本概念 | 第65-67页 |
| 5.2.2 算法融合表决融合方法步骤 | 第67-68页 |
| 5.2.3 算法实现 | 第68-70页 |
| 5.3 实例分析 | 第70-73页 |
| 5.3.1 数据准备 | 第70-72页 |
| 5.3.2 结果分析 | 第72-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 附录 | 第82页 |