基于交通冲突技术和神经网络模型的高速公路出入口匝道安全性研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 高速公路匝道安全性研究 | 第10-13页 |
| 1.2.2 研究方法现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 研究技术路线 | 第16-19页 |
| 第二章 高速公路出入口交通冲突分析 | 第19-31页 |
| 2.1 高速公路出入口匝道交通冲突 | 第19-21页 |
| 2.1.1 交通冲突产生过程 | 第19-20页 |
| 2.1.2 交通冲突适用范围 | 第20-21页 |
| 2.2 高速公路出入口匝道交通安全分析 | 第21-30页 |
| 2.2.1 高速公路出入口匝道交通流特性 | 第21-23页 |
| 2.2.2 高速公路出入口匝道交通运行状况分析 | 第23-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 高速公路出入口匝道安全性影响因素分析 | 第31-43页 |
| 3.1 高速公路出入口匝道交通流安全性分析 | 第31-32页 |
| 3.2 驾驶行为特征安全性分析 | 第32-36页 |
| 3.2.1 驾驶员个性 | 第32-33页 |
| 3.2.2 驾驶员心理 | 第33-36页 |
| 3.2.3 驾驶行为特征权重分析 | 第36页 |
| 3.3 匝道线形设计安全性分析 | 第36-42页 |
| 3.3.1 匝道平面线形指标 | 第37页 |
| 3.3.2 纵断面线形指标 | 第37-39页 |
| 3.3.3 匝道横断面线形指标 | 第39-40页 |
| 3.3.4 匝道端部线形设计 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 高速公路出入口匝道安全预测模型的建立 | 第43-57页 |
| 4.1 人工神经网络模型 | 第43-47页 |
| 4.1.1 人工神经元模型 | 第43-44页 |
| 4.1.2 人工神经网络分类 | 第44-47页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第47-52页 |
| 4.3 高速公路出入口匝道安全性预测模型 | 第52-55页 |
| 4.3.1 安全性预测模型的输入与输出层设计 | 第53页 |
| 4.3.2 安全性预测模型的隐层设计 | 第53-54页 |
| 4.3.3 安全性预测模型初始值的选取 | 第54页 |
| 4.3.4 安全性预测模型的学习速率的选取 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 高速公路出入口匝道安全性预测模型的应用 | 第57-69页 |
| 5.1 工程概况 | 第57页 |
| 5.2 基础数据的获取与整理 | 第57-63页 |
| 5.2.1 交通调查方法 | 第57-58页 |
| 5.2.2 交通数据范围标定 | 第58-60页 |
| 5.2.3 前期数据整理 | 第60-63页 |
| 5.3 预测模型应用 | 第63-68页 |
| 5.3.1 入口合流区交通冲突值预测 | 第63-66页 |
| 5.3.2 出口分流区交通冲突值预测 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-73页 |
