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机非混行环境中的驾驶行为特征及建模方法

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-12页
        1.2.1 国外的研究现状第10-11页
        1.2.2 国内的研究现状第11-12页
    1.3 本论文的主要研究内容第12-13页
    1.4 本章小结第13-14页
第二章 机非混行系统交通特性分析第14-21页
    2.1 自行车流的交通特性第14-15页
    2.2 机非混合交通流时空分布特征第15-17页
        2.2.1 机非混合交通出行时间分布特征第15页
        2.2.2 机非混合交通流空间分布特征第15-16页
        2.2.3 非机动车流沿车道的横向分布特征第16页
        2.2.4 非机动车流的渗流运动特征第16页
        2.2.5 非机动车流对机动车流的“瓶颈”效应第16-17页
    2.3 非机动车进入机动车道行驶的原因第17-19页
    2.4 自行车蛇形行驶运动轨迹分析第19-20页
    2.5 本章小结第20-21页
第三章 自行车对机动车干扰状态辨识方法研究第21-36页
    3.1 自行车对机动车干扰状态分析第21-22页
    3.2 自行车干扰状态识别的影响因素第22-24页
        3.2.1 驾驶员特性第23页
        3.2.2 机动车速度第23-24页
        3.2.3 自行车位置第24页
        3.2.4 自行车群的组成第24页
        3.2.5 非机动车道路况第24页
    3.3 自行车干扰状态识别模型第24-29页
        3.3.1 神经网络结构设计第24-25页
        3.3.2 遗传神经网络算法步骤第25-29页
    3.4 模型验证第29-35页
        3.4.1 实验设计第29-30页
        3.4.2 实验数据处理与分析第30-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第四章 基于神经网络的机非跟驰模型研究第36-55页
    4.1 机非跟驰行为分析第36-37页
    4.2 机非跟驰模型影响因素分析第37-39页
        4.2.1 驾驶员生理心理特性第37页
        4.2.2 驾驶员视觉注意选择机制第37-38页
        4.2.3 机非混行环境驾驶员视野第38页
        4.2.4 驾驶经验第38-39页
        4.2.5 自行车干扰的形成第39页
    4.3 基于神经网络的机非跟驰模型第39-44页
        4.3.1 机非跟驰模型设计第39-41页
        4.3.2 神经网络结构设计第41-42页
        4.3.3 BP神经网络算法第42-43页
        4.3.4 模型分析第43-44页
    4.4 模型验证第44-54页
        4.4.1 实验设计第44-47页
        4.4.2 数据处理及结果分析第47-54页
    4.5 本章小结第54-55页
第五章 机动车受自行车干扰范围的计算方法第55-70页
    5.1 免疫遗传神经网络概述第55-60页
        5.1.1 疫苗接种第56-58页
        5.1.2 基于浓度的选择算子第58-59页
        5.1.3 交叉算子第59页
        5.1.4 变异算子第59页
        5.1.5 自适应交叉和变异概率第59-60页
        5.1.6 算法步骤第60页
    5.2 自行车影响范围模型第60-64页
        5.2.1 模型分析第60-62页
        5.2.2 模型结构设计第62-64页
    5.3 模型验证第64-69页
        5.3.1 驾驶模拟器实验设计第64-65页
        5.3.2 驾驶反应时间实验设计第65-66页
        5.3.3 数据处理分析及模型参数初始化第66-67页
        5.3.4 自行车影响范围模型的验证及应用第67-69页
    5.4 本章小结第69-70页
第六章 全文总结及展望第70-72页
    6.1 本文研究的主要成果及创新点第70页
    6.2 进一步研究的建议第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果第77页
    1、发表论文情况第77页
    2、参与课题情况第77页

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