| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.5 技术路线 | 第18-19页 |
| 2 信号交叉口交通特性分析 | 第19-27页 |
| 2.1 右转机动车的交通特性分析 | 第19-21页 |
| 2.1.1 右转机动车的到达规律 | 第19-20页 |
| 2.1.2 右转机动车的加（减）速特性 | 第20-21页 |
| 2.2 自行车的交通特性分析 | 第21-23页 |
| 2.2.1 自行车的交通特点 | 第21-22页 |
| 2.2.2 自行车交通流的运行特性 | 第22-23页 |
| 2.3 信号交叉口机动车与自行车的冲突特性分析 | 第23-26页 |
| 2.3.1 信号交叉口自行车与机动车冲突点分布情况 | 第23-25页 |
| 2.3.2 信号交叉口自行车与右转机动车冲突特性分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 交通冲突数据采集与分析 | 第27-43页 |
| 3.1 交通冲突数据的采集 | 第27-30页 |
| 3.1.1 调查数据的特点 | 第27页 |
| 3.1.2 调查内容 | 第27页 |
| 3.1.3 交叉口选择原则 | 第27-28页 |
| 3.1.4 交通调查的方法 | 第28页 |
| 3.1.5 调查方案的确定 | 第28-30页 |
| 3.2 交通冲突数据的提取 | 第30-33页 |
| 3.2.1 摄影测量法原理 | 第30-31页 |
| 3.2.2 视频数据析取软件的介绍 | 第31-32页 |
| 3.2.3 视频数据的提取方法 | 第32-33页 |
| 3.3 自行车与右转机动车交通数据处理 | 第33-36页 |
| 3.3.1 自行车与右转机动车运动状态划分 | 第33-34页 |
| 3.3.2 自行车与右转机动车运动状态数据提取 | 第34-36页 |
| 3.4 自行车与右转机动车交通数据分析 | 第36-42页 |
| 3.4.1 自行车运动状态数据分析 | 第36-38页 |
| 3.4.2 右转机动车运动状态数据分析 | 第38-40页 |
| 3.4.3 自行车与右转机动车运动状态的对比分析 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 信号交叉口的交通冲突判别 | 第43-57页 |
| 4.1 交通冲突概述 | 第43-45页 |
| 4.1.1 交通冲突理论 | 第43-44页 |
| 4.1.2 冲突严重程度的划分 | 第44页 |
| 4.1.3 机动车与自行车的冲突形式 | 第44-45页 |
| 4.2 交通冲突判别方法介绍与确定 | 第45-48页 |
| 4.2.1 冲突时间判别法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 冲突距离判别法 | 第46-47页 |
| 4.2.3 减速度判别法 | 第47页 |
| 4.2.4 能量判别法 | 第47-48页 |
| 4.3 利用K-MEANS聚类分析进行冲突判别 | 第48-56页 |
| 4.3.1 数据准备 | 第48-49页 |
| 4.3.2 K-Means聚类分析的提出 | 第49-50页 |
| 4.3.3 冲突程度的分级 | 第50-52页 |
| 4.3.4 实例分析 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 信号交叉口的交通冲突预测 | 第57-71页 |
| 5.1 数据准备 | 第57-61页 |
| 5.1.1 样本的选取 | 第57-58页 |
| 5.1.2 影响因素的相关性分析 | 第58-61页 |
| 5.2 多元线性回归预测模型 | 第61-63页 |
| 5.2.1 多元线性回归预测模型的建立 | 第61页 |
| 5.2.2 多元线性回归预测模型的冲突预测 | 第61-63页 |
| 5.3 BP神经网络预测模型 | 第63-68页 |
| 5.3.1 改进的快速BP算法 | 第64-66页 |
| 5.3.2 BP神经网络预测模型的建立 | 第66-67页 |
| 5.3.3 BP神经网络预测模型的冲突预测 | 第67-68页 |
| 5.4 预测模型的对比分析 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 6 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71页 |
| 6.2 创新点 | 第71-72页 |
| 6.3 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |