城市快速路实时交通状态估计方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 交通状态估计 | 第11-16页 |
| 1.2.1 基于模型的交通状态估计 | 第11-14页 |
| 1.2.2 基于数据的交通状态估计 | 第14-16页 |
| 1.3 课题来源与主要工作 | 第16-17页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第16页 |
| 1.3.2 主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 主要研究内容及结构 | 第17-18页 |
| 第2章 交通数据 | 第18-28页 |
| 2.1 交通数据采集 | 第18-19页 |
| 2.2 横截面数据 | 第19-26页 |
| 2.2.1 微观单车数据 | 第19-21页 |
| 2.2.2 聚合数据 | 第21-22页 |
| 2.2.3 交通密度与交通速度 | 第22-26页 |
| 2.3 PeMS系统 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 交通流模型的可观性分析 | 第28-44页 |
| 3.1 宏观交通流模型 | 第28-30页 |
| 3.1.1 交通流基本参数 | 第28-29页 |
| 3.1.2 交通流车辆守恒方程 | 第29-30页 |
| 3.2 连续模型的Godunov离散化 | 第30-32页 |
| 3.3 元胞传输模型（CTM模型） | 第32-34页 |
| 3.4 基于CTM的状态切换模型 | 第34-42页 |
| 3.4.1 状态切换模型 | 第34-39页 |
| 3.4.2 系统可观测性分析 | 第39-41页 |
| 3.4.3 仿真效果分析 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 交通状态与边界流量的同步估计 | 第44-54页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 状态空间模型 | 第44-46页 |
| 4.3 同步估计滤波器设计 | 第46-48页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第48-53页 |
| 4.4.1 实验数据描述 | 第48-50页 |
| 4.4.2 交通状态与输出流量同步估计 | 第50-51页 |
| 4.4.3 交通状态与输入、输出流量同步估计 | 第51-52页 |
| 4.4.4 仿真效果分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于速度检测器网络的分布式状态估计 | 第54-64页 |
| 5.1 数据融合方法 | 第55-56页 |
| 5.2 融合边界流量的分布式状态估计 | 第56-59页 |
| 5.3 融合元胞密度的分布式状态估计 | 第59-62页 |
| 5.4 仿真效果评价 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
