| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 立题的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国内外现状分析 | 第12页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构及技术路线 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 交通流模型研究综述 | 第15-21页 |
| 2.1 跟驰理论模型 | 第15-17页 |
| 2.2 流体力学模型 | 第17-19页 |
| 2.3 元胞传输模型 | 第19-20页 |
| 2.4 元胞自动机模型 | 第20页 |
| 2.5 交通流模型总结与分析 | 第20-21页 |
| 第三章 高速公路交通流参数时空关联特性分析 | 第21-38页 |
| 3.1 概述 | 第21页 |
| 3.2 高速公路交通流数据采集 | 第21-22页 |
| 3.2.1 高速公路数据范围描述 | 第21-22页 |
| 3.3 高速公路交通流参数时空关联特性分析 | 第22-37页 |
| 3.3.1 高速公路交通流参数数据分析 | 第23-26页 |
| 3.3.2 交通流参数时空相关系数 | 第26-28页 |
| 3.3.3 高速公路交通流参数时间关联特性分析 | 第28-34页 |
| 3.3.4 高速公路交通流空间关联特性分析 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 宏观交通流模型参数标定及模型遴选 | 第38-58页 |
| 4.1 连续交通流模型时空离散化格式 | 第38-41页 |
| 4.1.1 Zhang模型时空离散化格式 | 第38-39页 |
| 4.1.2 Jiang-Wu-Zhu模型时空离散化格式 | 第39-40页 |
| 4.1.3 Papagerigiou模型时空离散化格式 | 第40-41页 |
| 4.2 基于遗传算法的宏观交通流模型参数标定 | 第41-44页 |
| 4.2.1 遗传算法 | 第42页 |
| 4.2.2 遗传算法标定步骤 | 第42-43页 |
| 4.2.3 遗传算法目标函数构建 | 第43-44页 |
| 4.3 交通流模型参数标定结果及应用分析 | 第44-54页 |
| 4.3.1 评价指标的选取 | 第44-45页 |
| 4.3.2 参数标定结果及估计效果分析 | 第45-54页 |
| 4.3.3 模型估计性能对比分析模型遴选 | 第54页 |
| 4.4 JIANG-WU-ZHU模型参数敏感性分析 | 第54-55页 |
| 4.5 检测时间间隔与路段长度对模型的影响分析 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于KALMAN滤波的高速公路交通状态估计模型 | 第58-69页 |
| 5.1 KALMAN滤波基本原理 | 第58-64页 |
| 5.1.1 离散卡尔曼滤波 | 第58-60页 |
| 5.1.2 扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第60-62页 |
| 5.1.3 无迹卡尔曼滤波(UKF) | 第62-64页 |
| 5.2 基于KALMAN滤波的高速公路交通流状态估计方法 | 第64-68页 |
| 5.2.1 测量模型 | 第64页 |
| 5.2.2 状态空间模型 | 第64-65页 |
| 5.2.3 基于EKF的高速公路交通流状态估计器构建 | 第65-67页 |
| 5.2.4 基于UKF的高速公路交通流状态估计方法 | 第67-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 基于KALMAN滤波的高速公路交通状态估计方法效果评价与分析 | 第69-80页 |
| 6.1 高速公路交通流状态估计路段基本属性描述 | 第69-71页 |
| 6.1.1 物理属性 | 第69页 |
| 6.1.2 检测器布设方式 | 第69-70页 |
| 6.1.3 交通流状态估计中误差模型和模型参数设置 | 第70-71页 |
| 6.1.4 交通流状态估计中主要研究的几个问题 | 第71页 |
| 6.2 高速公路交通流状态估计模型跟踪性能 | 第71-74页 |
| 6.2.1 基于EKF的高速公路状态估计模型跟踪性能 | 第71-73页 |
| 6.2.2 基于UKF高速公路状态估计模型跟踪性能 | 第73-74页 |
| 6.3 状态估计模型性能对比 | 第74-75页 |
| 6.4 不同检测器布设模式下状态估计效果分析 | 第75-79页 |
| 6.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第七章 研究结论与展望 | 第80-83页 |
| 7.1 本文主要工作及结论 | 第80-81页 |
| 7.2 主要创新点 | 第81页 |
| 7.3 研究展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 附录一 | 第87-88页 |
| 附录二 | 第88-104页 |
| 作者简介 | 第104页 |
