| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究内容与技术路线 | 第12-15页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究方法及技术路线 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 国内外研究现状 | 第17-26页 |
| 2.1 船舶交通流理论 | 第17-20页 |
| 2.1.1 微观交通流理论 | 第17-18页 |
| 2.1.2 宏观交通流理论 | 第18-20页 |
| 2.2 间时距分布模型 | 第20-23页 |
| 2.2.1 车辆间时距分布模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 船舶间时距分布模型 | 第22-23页 |
| 2.3 船舶交通流宏观建模 | 第23-25页 |
| 2.4 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 船舶间时距分布模型研究 | 第26-41页 |
| 3.1 单分布模型概述 | 第26-31页 |
| 3.1.1 指数分布 | 第26-27页 |
| 3.1.2 埃尔朗分布和伽马分布 | 第27-28页 |
| 3.1.3 对数正态分布 | 第28-29页 |
| 3.1.4 布尔分布 | 第29-30页 |
| 3.1.5 单分布模型的不足 | 第30-31页 |
| 3.2 组合分布模型建模 | 第31-36页 |
| 3.2.1 组合分布模型适用性分析 | 第31-33页 |
| 3.2.2 广义排队模型建模 | 第33-36页 |
| 3.3 基于智能算法的参数估计方法研究 | 第36-39页 |
| 3.3.1 最小卡方估计方法 | 第36-37页 |
| 3.3.2 广义模式搜索算法 | 第37-39页 |
| 3.4 拟合优度检验 | 第39-40页 |
| 3.5 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 区域船舶交通流特性指标及其关系模型研究 | 第41-53页 |
| 4.1 区域船舶交通流特性指标及其广义定义 | 第41-44页 |
| 4.2 基于三维时空轨迹的区域船舶交通流特性指标度量 | 第44-49页 |
| 4.2.1 船舶交通流三维时空轨迹构建 | 第44-48页 |
| 4.2.2 区域船舶交通流特性指标度量方法 | 第48-49页 |
| 4.3 区域船舶交通流特性指标关系模型构建 | 第49-52页 |
| 4.3.1 传统交通流参数模型 | 第49-50页 |
| 4.3.2 交通流基本图模型 | 第50-52页 |
| 4.4 小结 | 第52-53页 |
| 第5章 繁忙水域船舶交通流时空特征度量算例 | 第53-84页 |
| 5.1 船舶间时距组合分布模型算例 | 第53-72页 |
| 5.1.1 天津港算例 | 第53-63页 |
| 5.1.2 长江口算例 | 第63-71页 |
| 5.1.3 研究结论 | 第71-72页 |
| 5.2 区域船舶交通流特性指标关系模型算例 | 第72-83页 |
| 5.2.1 数据介绍 | 第72-74页 |
| 5.2.2 数据处理 | 第74-76页 |
| 5.2.3 目标水域区域交通流特性指标提取 | 第76-79页 |
| 5.2.4 目标水域区域交通流特性指标关系模型构建 | 第79-82页 |
| 5.2.5 研究结论 | 第82-83页 |
| 5.3 小结 | 第83-84页 |
| 第6章 总结与展望 | 第84-87页 |
| 6.1 主要结论 | 第84-85页 |
| 6.2 主要创新点 | 第85-86页 |
| 6.3 研究展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的研究工作 | 第93页 |