| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 交通事件影响范围研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 动态数据驱动方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 课题的提出及研究意义 | 第12页 |
| 1.4 论文研究内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 基于DDDAS仿真的总体方案及关键问题的分析 | 第14-18页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 基于DDDAS的交通仿真总体方案 | 第14-17页 |
| 2.2.1 动态数据驱动系统DDDAS | 第14-15页 |
| 2.2.2 基于DDDAS的异常事件影响范围仿真整体框架 | 第15-17页 |
| 2.3 关键问题的分析 | 第17页 |
| 2.4 小结 | 第17-18页 |
| 3 基于VISSIM的高速公路交通仿真方案设计 | 第18-42页 |
| 3.1 交通流时间关联特性分析 | 第18-22页 |
| 3.1.1 交通流基本参数 | 第18-19页 |
| 3.1.2 时间关联特性分析 | 第19-22页 |
| 3.2 高速公路仿真模型交通流参数标定 | 第22-25页 |
| 3.2.1 微观交通仿真系统VISSIM | 第22-23页 |
| 3.2.2 OD构建 | 第23页 |
| 3.2.3 期望车速标定 | 第23-24页 |
| 3.2.4 车型比例标定 | 第24-25页 |
| 3.3 基于GA算法的仿真模型参数校正 | 第25-36页 |
| 3.3.1 仿真模型参数敏感性分析 | 第25-32页 |
| 3.3.2 基于GA算法的模型参数校正 | 第32-36页 |
| 3.4 仿真模型建立及验证 | 第36-40页 |
| 3.4.1 仿真模型建立 | 第36-37页 |
| 3.4.2 仿真模型验证 | 第37-40页 |
| 3.5 小结 | 第40-42页 |
| 4 基于粒子滤波算法的数据同化方法 | 第42-64页 |
| 4.1 粒子滤波原理 | 第42-46页 |
| 4.1.1 数据同化算法概述 | 第42页 |
| 4.1.2 粒子滤波基本原理 | 第42-46页 |
| 4.2 基于粒子滤波的交通仿真模型构建 | 第46-58页 |
| 4.2.1 高速公路车检器数据预处理 | 第46-49页 |
| 4.2.2 基于粒子滤波算法的交通仿真模型构建 | 第49-51页 |
| 4.2.3 异常事件下交通流参数灵敏性分析 | 第51-58页 |
| 4.3 仿真实验与验证分析 | 第58-62页 |
| 4.3.1 仿真实验 | 第58-61页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第61-62页 |
| 4.4 小结 | 第62-64页 |
| 5 高速公路异常事件影响范围仿真分析的实现与验证 | 第64-74页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 系统实现平台 | 第64页 |
| 5.3 系统模块实现 | 第64-69页 |
| 5.3.1 系统框架图 | 第65-66页 |
| 5.3.2 数据处理模块实现 | 第66-67页 |
| 5.3.3 仿真控制模块实现 | 第67页 |
| 5.3.4 系统实现流程 | 第67-69页 |
| 5.4 应用与验证分析 | 第69-72页 |
| 5.5 小结 | 第72-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 研究总结 | 第74页 |
| 6.2 研究展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 附录 | 第82页 |
| A 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第82页 |