城市道路交通状态数据模式分析研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 图索引 | 第13-15页 |
| 表索引 | 第15-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-34页 |
| ·研究背景与意义 | 第16-20页 |
| ·智能交通系统 | 第16-17页 |
| ·我国城市交通发展概况 | 第17-19页 |
| ·我国交通服务信息化建设 | 第19-20页 |
| ·相关内容研究现状 | 第20-31页 |
| ·交通数据融合研究进展 | 第21-25页 |
| ·交通状态分类研究进展 | 第25-29页 |
| ·交通状态时空分布研究进展 | 第29-31页 |
| ·论文的研究目标和内容 | 第31-32页 |
| ·论文的组织结构 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第2章 道路交通状态数据获取与分析基础 | 第34-55页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·道路交通状态及其特征参数 | 第34-39页 |
| ·道路交通状态的概念层次 | 第34-35页 |
| ·道路交通流状态的特点 | 第35-36页 |
| ·道路交通状态的特征参数 | 第36-39页 |
| ·道路交通数据获取的主要方式 | 第39-47页 |
| ·固定型检测器 | 第39-44页 |
| ·移动型检测器 | 第44-46页 |
| ·交通数据获取方式的比较 | 第46-47页 |
| ·道路交通状态数据模式分析的框架与相关技术 | 第47-52页 |
| ·交通数据及其特点 | 第48页 |
| ·交通状态模式分析的框架 | 第48-50页 |
| ·交通状态模式分析的主要技术与方法 | 第50-52页 |
| ·道路交通状态模式的空间表达 | 第52-53页 |
| ·道路交通状态的相关应用服务 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第3章 基于支持向量回归的交通数据融合 | 第55-87页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·多源交通检测数据 | 第55-56页 |
| ·数据融合 | 第56-60页 |
| ·数据融合概念 | 第56-57页 |
| ·数据融合基本原理 | 第57-60页 |
| ·支持向量机算法 | 第60-70页 |
| ·统计学习理论 | 第60-64页 |
| ·支持向量机 | 第64-68页 |
| ·支持向量回归 | 第68-70页 |
| ·基于SVR的多源交通检测数据融合 | 第70-75页 |
| ·交通数据融合的数据源 | 第70-72页 |
| ·基于支持向量回归的交通数据融合模型 | 第72-73页 |
| ·交通数据融合计算模型中的核函数 | 第73-74页 |
| ·交通数据融合计算的过程 | 第74-75页 |
| ·实验分析 | 第75-86页 |
| ·单一路段交通仿真实验 | 第75-81页 |
| ·多路段交通仿真数据实验 | 第81-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第4章 道路交通状态的模式分类 | 第87-120页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·城市道路交通状态的评价 | 第88-93页 |
| ·交通状态信息的服务视角 | 第88页 |
| ·道路交通状态的评价指标 | 第88-91页 |
| ·城市道路交通状态的分类模式描述 | 第91-93页 |
| ·交通状态模式分类的方法 | 第93-99页 |
| ·道路交通状态模式分类的方法 | 第93-94页 |
| ·交通状态模式分类的经典算法 | 第94-97页 |
| ·基于数据挖掘技术的分类方法 | 第97-99页 |
| ·基于模糊支持向量机的道路交通状态分类 | 第99-115页 |
| ·模糊集基本原理 | 第100-105页 |
| ·交通状态特征参数的模糊表达 | 第105-111页 |
| ·基于FSVM的交通状态分类 | 第111-115页 |
| ·实验分析 | 第115-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 第5章 GIS环境下道路交通状态的空间模式 | 第120-151页 |
| ·引言 | 第120页 |
| ·地理对象的空间分布 | 第120-123页 |
| ·空间聚类 | 第123-127页 |
| ·空间数据挖掘 | 第123-124页 |
| ·聚类与空间聚类 | 第124-127页 |
| ·基于道路约束的交通状态空间分布 | 第127-141页 |
| ·DBSCAN算法原理 | 第127-129页 |
| ·约束聚类 | 第129-131页 |
| ·R-DBSCAN的道路约束空间表达 | 第131-137页 |
| ·基于R-DBSCAN的交通状态空间分布计算 | 第137-141页 |
| ·实验分析 | 第141-150页 |
| ·本章小结 | 第150-151页 |
| 第6章 总结与展望 | 第151-154页 |
| ·论文总结 | 第151-152页 |
| ·研究展望 | 第152-154页 |
| 参考文献 | 第154-163页 |
| 攻博期间发表的论文及参加的课题 | 第163-164页 |
| 致谢 | 第164页 |
