基于浮动车的城市道路交通异常事件检测的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究价值 | 第12-13页 |
| ·选题范围 | 第13-14页 |
| ·论文内容安排 | 第14-16页 |
| 2 文献综述 | 第16-27页 |
| ·浮动车技术概述 | 第16-18页 |
| ·什么是浮动车 | 第16页 |
| ·浮动车信息系统 | 第16-18页 |
| ·交通异常事件检测 | 第18-19页 |
| ·交通异常事件概念 | 第18页 |
| ·交通异常事件检测的基本原理 | 第18-19页 |
| ·典型算法介绍 | 第19-26页 |
| ·California算法 | 第20-21页 |
| ·McMaster算法 | 第21-22页 |
| ·变点统计分析方法 | 第22-23页 |
| ·基于Logit模型的检测算法 | 第23-24页 |
| ·基于浮动车的检测算法 | 第24-25页 |
| ·偏差分析法 | 第25页 |
| ·其他算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 模型构建 | 第27-42页 |
| ·模型选取 | 第27-30页 |
| ·输入参数选择 | 第27-28页 |
| ·模型对比 | 第28-30页 |
| ·基于改进型ARIMA模型的车速预测 | 第30-36页 |
| ·预测算法比较 | 第30-32页 |
| ·传统的ARIMA模型 | 第32-33页 |
| ·改进型ARIMA算法及其公式推导 | 第33-36页 |
| ·预测偏差分析模型 | 第36-40页 |
| ·基本原理 | 第36-38页 |
| ·D_(85)和阈值K的确定 | 第38-40页 |
| ·交通异常事件检测综合模型 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 数据分析 | 第42-62页 |
| ·数据来源 | 第42-45页 |
| ·实际采集数据 | 第42-43页 |
| ·Flowsim仿真数据 | 第43-45页 |
| ·交通状况正常时的模型分析 | 第45-53页 |
| ·车速预测样本间隔分析 | 第45-47页 |
| ·预测误差分析 | 第47-50页 |
| ·正常情况下的偏差分析 | 第50-53页 |
| ·道路上有异常事件发生时的模型分析 | 第53-58页 |
| ·有异常情况下的车速预测分析 | 第53-55页 |
| ·预测偏差异常分析 | 第55-58页 |
| ·模型评价 | 第58-61页 |
| ·评价指标和方法 | 第58-60页 |
| ·模型对比评价 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 结束语 | 第62-64页 |
| ·工作总结 | 第62-63页 |
| ·不足和展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 作者简历 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
