基于时空特性的短时交通流预测模型研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.3 文献综述 | 第10-16页 |
| 1.3.1 短时交通流预测方法分类 | 第10-11页 |
| 1.3.2 短时交通流预测方法概述 | 第11-16页 |
| 1.4 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4.1 技术路线 | 第16页 |
| 1.4.2 本文内容 | 第16-18页 |
| 参考文献 | 第18-23页 |
| 第2章 交通流特性及数据预处理技术 | 第23-35页 |
| 2.1 交通流基本参数 | 第23-25页 |
| 2.2 交通流影响因素 | 第25-27页 |
| 2.3 交通流状态特性 | 第27-30页 |
| 2.3.1 交通流状态模式 | 第27-29页 |
| 2.3.2 交通流状态划分 | 第29-30页 |
| 2.4 交通流数据预处理技术 | 第30-33页 |
| 2.4.1 丢失与错误数据的识别 | 第30-32页 |
| 2.4.2 丢失与错误数据的修复 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 参考文献 | 第34-35页 |
| 第3章 自由流状态下短时交通流预测 | 第35-71页 |
| 3.1 交通流时间特性 | 第35-39页 |
| 3.1.1 交通流参数时间序列分析 | 第35-36页 |
| 3.1.2 交通流参数相空间重构 | 第36-39页 |
| 3.2 交通流空间特性 | 第39-43页 |
| 3.2.1 交通流参数空间相关性分析 | 第39-41页 |
| 3.2.2 网络路阻函数 | 第41-43页 |
| 3.3 短时交通流预测状态空间模型 | 第43-53页 |
| 3.3.1 短时交通流预测模型 | 第43-48页 |
| 3.3.2 短时交通流预测状态空间模型 | 第48-51页 |
| 3.3.3 模型参数选择 | 第51-53页 |
| 3.4 模型求解 | 第53-56页 |
| 3.4.1 卡尔曼滤波的基本方程 | 第53-55页 |
| 3.4.2 状态空间模型求解算法 | 第55-56页 |
| 3.5 实证研究 | 第56-69页 |
| 3.5.1 评价指标 | 第57-58页 |
| 3.5.2 多个时间间隔交通流量预测 | 第58-64页 |
| 3.5.3 相重构前后交通流量预测对比 | 第64-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-71页 |
| 第4章 堵塞流状态下短时交通流预测 | 第71-87页 |
| 4.1 交通流时间特性 | 第71-72页 |
| 4.2 交通流空间特性 | 第72-73页 |
| 4.3 短时交通流预测状态空间模型 | 第73-77页 |
| 4.3.1 短时交通流预测模型 | 第73-75页 |
| 4.3.2 短时交通流预测状态空间模型 | 第75-76页 |
| 4.3.3 模型参数选择 | 第76-77页 |
| 4.4 模型求解 | 第77-78页 |
| 4.5 实证研究 | 第78-86页 |
| 4.5.1 多个时间间隔交通流量预测 | 第79-85页 |
| 4.5.2 多个时间间隔预测指标对比 | 第85-86页 |
| 4.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 结论 | 第87-90页 |
| 总结 | 第87-88页 |
| 展望 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
