| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-13页 |
| ·经典交通流模型与控制方法 | 第10-12页 |
| ·交通流相似性研究的意义 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容及贡献 | 第13-15页 |
| 2 相似性度量的数学基础 | 第15-24页 |
| ·定量方法 | 第17-19页 |
| ·Minkowski距离 | 第17-18页 |
| ·动态时间弯曲(Dynamic Time Warping，DTW) | 第18-19页 |
| ·定性方法——位图法 | 第19-23页 |
| ·趋势因子 | 第20-21页 |
| ·趋势序列 | 第21页 |
| ·位图表示序列的相似性 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 交通流数据的预处理 | 第24-37页 |
| ·所使用交通数据的来源 | 第24-26页 |
| ·交通流错误数据的判断 | 第26-32页 |
| ·交通流量(多天相同采样时间段)的正态分布性验证 | 第27-31页 |
| ·t分布检验法检验异常数据 | 第31-32页 |
| ·交通流数据的修复 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 交通流t-q图的宏观比较与分析 | 第37-42页 |
| ·假期之间交通流t-q图的宏观比较 | 第37-38页 |
| ·工作日之间交通流t-q图的宏观比较 | 第38-39页 |
| ·工作日与假期之间交通流t-q图的宏观比较 | 第39-40页 |
| ·周与周之间的交通流量时变图之间的宏观比较 | 第40-41页 |
| ·宏观比较结果总结 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 相似性研究——聚类分析 | 第42-59页 |
| ·聚类分析方法 | 第42-44页 |
| ·选择欧几里德距离进行聚类分析 | 第44-51页 |
| ·分为两类的聚类结果 | 第44-45页 |
| ·分为三类的聚类结果 | 第45-50页 |
| ·分为六类的聚类结果 | 第50-51页 |
| ·动态时间弯曲(DTW) | 第51-54页 |
| ·位图法 | 第54-58页 |
| ·与欧氏距离的比较 | 第54-56页 |
| ·位图法所得结果分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6 模式判定——波带法分析 | 第59-81页 |
| ·单模式分析 | 第60-69页 |
| ·采样间隔为5分钟，ε=((x_i)|-)×e%的单模式分析 | 第60-63页 |
| ·采样间隔为5分钟，ε=e的单模式分析 | 第63-65页 |
| ·采样间隔为15分钟，ε=((x_i)|-)×e%的单模式分析 | 第65-68页 |
| ·采样间隔为20分钟，ε=e的单模式分析 | 第68-69页 |
| ·双模式分析 | 第69-76页 |
| ·工作日模式 | 第69-72页 |
| ·假期模式 | 第72-76页 |
| ·权重分析 | 第76-78页 |
| ·跳出点模式分析 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 7 总结与展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-85页 |
| 作者简历 | 第85-87页 |
| 学位论文数据集 | 第87页 |
