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城市道路交通状态判别及拥挤扩散范围估计方法研究

提要第1-12页
1 绪论第12-27页
   ·依托课题第12页
   ·问题的提出及研究意义第12-13页
   ·研究历史及现状第13-24页
     ·交通信息采集研究历史及现状第14-15页
     ·动态交通信息处理技术研究历史及现状第15-17页
     ·交通状态判别研究历史及现状第17-20页
     ·交通拥挤扩散估计研究历史及现状第20-24页
   ·主要研究内容及论文结构第24-26页
   ·小结第26-27页
2 基于 GPS 浮动车的交通信息采集技术研究第27-51页
   ·概述第27-29页
   ·交通数据采集时空间隔的确定方法第29-39页
     ·路段的划分第29-34页
     ·GPS 数据采样时间间隔的确定第34-37页
     ·交通数据分析时间间隔的确定第37-38页
     ·GPS 数据传输时间间隔的确定第38-39页
   ·GPS 浮动车样本量的确定方法第39-50页
     ·研究思路第40-41页
     ·获得Err(k)的随机抽样方法第41-42页
     ·估计误差分析第42-44页
     ·实证分析第44-50页
   ·小结第50-51页
3 交通参数在线估计方法研究第51-69页
   ·概述第51-53页
   ·交通参数CTM 估计方法研究第53-59页
     ·CTM 模型介绍第53-55页
     ·基于CTM 的交通参数估计方法第55-59页
     ·边界条件的确定第59页
   ·嵌入卡尔曼滤波的交通参数CTM 估计方法研究第59-64页
     ·卡尔曼滤波方法介绍第60-61页
     ·交通参数状态空间模型第61-63页
     ·基于卡尔曼滤波的CTM 交通参数估计器设计第63-64页
   ·模拟分析第64-68页
   ·小结第68-69页
4 交通参数动态多步预测方法研究第69-87页
   ·概述第69页
   ·交通参数动态多步预测方法研究第69-73页
     ·交通参数数据时序特征分析第69-70页
     ·动态多步预测方法设计第70-73页
     ·预测步数的确定方法第73页
   ·相似序列的搜索方法第73-81页
     ·交通参数时间序列模式的表达方法第74-77页
     ·交通参数时间序列相似性的度量方法第77-78页
     ·相似历史数据序列的搜索方法第78-81页
   ·多步预测模型的性能评价第81-82页
   ·实证分析第82-86页
   ·小结第86-87页
5 交通状态自动判别方法研究第87-110页
   ·概述第87-88页
   ·基于GPS 浮动车数据的交通状态判别方法研究第88-93页
     ·基于GPS 浮动车数据的拥挤度量标准第88-90页
     ·基于GPS 浮动车数据的交通状态判别算法设计第90-92页
     ·GPS 浮动车样本量对判别结果的可靠性影响分析第92-93页
   ·基于固定检测器数据的交通状态判别方法研究第93-104页
     ·基于地点交通参数的拥挤度量标准第93-94页
     ·基于固定检测器数据的交通状态判别算法设计第94-104页
   ·模拟分析第104-109页
     ·数据来源第104-106页
     ·基于浮动车数据的交通状态判别结果分析第106-108页
     ·基于固定检测器数据的判别结果分析第108-109页
   ·小结第109-110页
6 交通拥挤扩散范围估计方法研究第110-129页
   ·概述第110-112页
   ·单个路段交通拥挤的扩散范围估计方法第112-122页
     ·常发性交通拥挤扩散范围估计方法第112-116页
     ·偶发性交通拥挤扩散范围估计方法研究第116-122页
   ·路网交通拥挤的扩散范围估计方法第122-124页
     ·基本概念第122页
     ·路网交通拥挤的扩散范围估计方法第122-124页
   ·交通拥挤持续时间的估计方法第124-126页
   ·模拟分析第126-128页
   ·小结第128-129页
7 总结与展望第129-132页
   ·研究工作总结第129-130页
   ·研究工作的创新点第130-131页
   ·研究工作展望第131-132页
参考文献第132-141页
攻读博士学位期间的科研及论文情况第141-143页
致谢第143-145页
摘要第145-147页
Abstract第147-149页

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