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基于混合交通流的信号交叉口机动车车头时距研究

致谢第1-7页
中文摘要第7-9页
ABSTRACT第9-14页
表格目录第14-15页
图形目录第15-17页
第1章 绪论第17-27页
   ·研究背景第17-19页
   ·研究意义第19-21页
   ·研究目标与内容第21-22页
     ·研究目标第21页
     ·主要内容第21-22页
   ·研究方法及技术路线第22-25页
     ·主要研究方法第22-23页
     ·技术路线及论文结构第23-25页
   ·本章小结第25-27页
第2章 研究综述与数据采集方法第27-51页
   ·概述第27-29页
   ·国内外研究综述第29-42页
     ·路段车头时距研究方面第29-34页
     ·交叉口车头时距研究方面第34-37页
     ·饱和流率与通行能力计算方面第37-41页
     ·国内外研究存在的问题第41-42页
   ·数据采集方法第42-48页
     ·数据采集环境第42-45页
     ·关键变量的界定与采集第45-48页
   ·本章小结第48-51页
第3章 信号交叉口排队车辆消散特性分析第51-71页
   ·概述第51-52页
   ·排队车辆消散特性分析第52-63页
     ·排队车辆消散过程分析第52-54页
     ·信号交叉口车辆损失时间第54-56页
     ·排队首车车头时距特性分析第56-59页
     ·后续排队车辆车头时距特性分析第59-63页
   ·排队车辆消散的影响因素分析第63-69页
     ·行人与非机动车干扰第63-65页
     ·车辆类型的影响第65-69页
   ·本章小结第69-71页
第4章 基于风险分析的首车车头时距模型第71-89页
   ·概述第71-72页
   ·风险分析方法及其适应性分析第72-76页
     ·方法概述第72-74页
     ·适应性分析第74-76页
   ·模型的构建第76-79页
     ·模型结构第76-77页
     ·参数估计第77-79页
   ·案例分析第79-86页
     ·变量遴选第79-81页
     ·参数估计结果第81-82页
     ·首车车头时距分布的描述第82-84页
     ·影响因素定量分析第84-86页
   ·本章小结第86-89页
第5章 基于SVM的排队车辆车头时距模型第89-109页
   ·概述第89-90页
   ·既有车头时距模型评述第90-94页
     ·确定性模型第90-92页
     ·Bonneson模型第92页
     ·神经网络模型第92-94页
   ·统计学习理论与支持向量机描述第94-99页
     ·统计学习理论第94-96页
     ·支持向量机(SVM)第96-97页
     ·支持向量回归(SVR)第97-99页
   ·基于SVM的车头时距分析模型构建第99-103页
     ·影响因素选择第99-101页
     ·模型框架构建第101-102页
     ·评价指标分析第102-103页
   ·实证分析第103-107页
     ·参数确定与训练第103-105页
     ·模型性能的对比分析第105-107页
   ·本章小结第107-109页
第6章 基于队列消散稳定性分析的通行能力修正模型第109-125页
   ·概述第109-110页
   ·排队车辆队列消散稳定性分析第110-113页
   ·HCM模型修正与参数标定第113-120页
     ·模型的构建第114-115页
     ·模型参数的标定第115-120页
   ·模型的应用与分析第120-123页
     ·基于修正模型的通行能力计算第120-121页
     ·基于HCM模型的通行能力计算第121-122页
     ·计算结果的比较分析第122-123页
   ·本章小结第123-125页
第7章 结论与展望第125-131页
   ·主要工作及研究结论第125-128页
   ·主要创新点第128-129页
   ·值得进一步研究的问题第129-131页
参考文献第131-139页
作者简历第139-145页
学位论文数据集第145页

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