| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 高速公路路面结冰研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 高速公路结冰预警研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.3 研究现状评述 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 技术路线 | 第21-23页 |
| 第二章 路面结冰影响因素及预测方法分析 | 第23-31页 |
| 2.1 路面结冰影响因素分析 | 第23-25页 |
| 2.2 结冰影响因素选取 | 第25-27页 |
| 2.2.1 确定原则 | 第25页 |
| 2.2.2 选取结果 | 第25-27页 |
| 2.3 结冰预测模型方法确定 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 高速公路结冰实验研究与预测模型 | 第31-55页 |
| 3.1 结冰实验研究 | 第31-42页 |
| 3.1.1 实验方案与设备 | 第31-34页 |
| 3.1.2 实验影响因素与结冰时间的相关性分析 | 第34-36页 |
| 3.1.3 实验数据与分析 | 第36-42页 |
| 3.2 基于多变量多项式统计模型的结冰时间预测 | 第42-49页 |
| 3.2.1 多变量多项式统计模型 | 第42-44页 |
| 3.2.2 建模原理 | 第44-45页 |
| 3.2.3 多变量多项式模型的建立及结果分析 | 第45-49页 |
| 3.3 基于支持向量机结冰时间预测 | 第49-53页 |
| 3.3.1 支持向量机SVM原理 | 第49-51页 |
| 3.3.2 建模过程 | 第51-52页 |
| 3.3.3 支持向量机模型的建立及结果分析 | 第52-53页 |
| 3.4 多变量多项式模型与SVM支持向量机模型结冰时间预测的比较 | 第53-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 憎水性涂料对高速公路防冰抑冰作用的实验研究 | 第55-61页 |
| 4.1 实验方案与设备 | 第55-57页 |
| 4.1.1 实验背景 | 第55页 |
| 4.1.2 设备与材料 | 第55-56页 |
| 4.1.3 实验步骤 | 第56-57页 |
| 4.1.4 实验内容 | 第57页 |
| 4.2 实验数据与分析 | 第57-60页 |
| 4.2.1 环境温度对桥面结冰的影响 | 第57-58页 |
| 4.2.2 降雨量对结冰的影响 | 第58-60页 |
| 4.2.3 实验结论 | 第60页 |
| 4.3 聚氨酯憎水性涂料防冰实验的实际意义 | 第60-61页 |
| 第五章 高速公路结冰应对措施研究 | 第61-71页 |
| 5.1 高速公路路面结冰预警管理体系 | 第61页 |
| 5.2 高速公路路面的防冰措施 | 第61-63页 |
| 5.3 高速公路路面结冰信息发布措施 | 第63-65页 |
| 5.4 高速公路路面结冰交通组织 | 第65-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 附录A（攻读学位期间发表论文目录） | 第80-81页 |
| 研究生论文文献综述 | 第81-92页 |
| 参考文献 | 第87-92页 |
| 详细摘要 | 第92-100页 |