| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 高速公路事件检测系统的研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 数据可靠性的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.3 研究现状分析及课题的提出 | 第11页 |
| 1.3 课题的研究意义 | 第11-12页 |
| 1.4 研究的主要内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 2 数据不可靠因素归纳与成因分析 | 第14-22页 |
| 2.1 高速公路事件检测系统的数据不可靠因素归纳 | 第14-17页 |
| 2.2 高速公路事件检测系统不可靠因素的成因分析 | 第17-20页 |
| 2.3 小结 | 第20-22页 |
| 3 数据不可靠因素对高速公路事件检测的影响分析 | 第22-50页 |
| 3.1 数据缺失及数据异常的评价和影响分析 | 第22-34页 |
| 3.1.1 交通事件检测角度下的数据完整性评价 | 第22-24页 |
| 3.1.2 基于统计学和交通流理论的交通数据正确性评价 | 第24-31页 |
| 3.1.3 数据缺失及交通参数异常对事件检测系统的影响分析 | 第31-34页 |
| 3.2 数据不同步对事件检测的影响分析 | 第34-47页 |
| 3.2.1 交通数据上传延时的统计分析 | 第34-38页 |
| 3.2.2 基于漂移时间的上下游占有率分布规律分析 | 第38-43页 |
| 3.2.3 数据不同步对交通事件检测的影响分析 | 第43-47页 |
| 3.3 小结 | 第47-50页 |
| 4 高速公路事件检测可靠性提升方法 | 第50-58页 |
| 4.1 基于统计学和交通流理论的数据预处理方法 | 第50-52页 |
| 4.1.1 基于统计学和交通流理论的数据筛选方法 | 第50-51页 |
| 4.1.2 改进的基于移动平均的数据预修复方法 | 第51-52页 |
| 4.2 能容忍数据不同步的改进加州算法 | 第52-58页 |
| 4.2.1 方法设计 | 第52-55页 |
| 4.2.2 实验仿真 | 第55-58页 |
| 5 实现与应用 | 第58-86页 |
| 5.1 实现平台 | 第58-62页 |
| 5.2 可靠性提升方法的实施流程 | 第62-68页 |
| 5.3 应用情况与对比分析 | 第68-86页 |
| 5.3.1 数据预处理的应用情况 | 第68-81页 |
| 5.3.2 改进加州算法的应用情况和对比分析 | 第81-84页 |
| 5.3.3 数据预处理与改进加州算法的综合应用情况 | 第84-86页 |
| 6 总结与展望 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 附录 | 第94页 |
| A. 作者在攻读学位期间申请的发明专利 | 第94页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第94页 |
