| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 交通数据缺失修复技术的研究现状及发展动态 | 第11-12页 |
| 1.3.2 交通运行状态辨识模型的研究现状及发展动态 | 第12-13页 |
| 1.3.3 交通流短时预测模型的研究现状及发展动态 | 第13-14页 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 | 第14-17页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第16-17页 |
| 第2章 交通检测数据预处理方法研究 | 第17-34页 |
| 2.1 数据类别分析 | 第17-20页 |
| 2.1.1 交通运行状态 | 第17-18页 |
| 2.1.2 交通数据分类 | 第18-20页 |
| 2.2 异常数据筛查及修补方法 | 第20-28页 |
| 2.2.1 异常数据修补方法 | 第20-23页 |
| 2.2.2 异常数据的辨识方法 | 第23-28页 |
| 2.3 实例分析 | 第28-34页 |
| 2.3.1 数据源介绍 | 第28-30页 |
| 2.3.2 数据筛选 | 第30-33页 |
| 2.3.3 数据修补 | 第33-34页 |
| 第3章 环道交通网络特性 | 第34-53页 |
| 3.1 环道网络的特性分析 | 第34-39页 |
| 3.1.1 环道网络的影响范围 | 第34-36页 |
| 3.1.2 环道网络的网络特性 | 第36-39页 |
| 3.2 在环交通量计算 | 第39-43页 |
| 3.3 环道交通运行特性分析 | 第43-51页 |
| 3.3.1 交织段单个断面交通运行时空特性分析 | 第45-48页 |
| 3.3.2 环道总体断面交通运行特性分析 | 第48-49页 |
| 3.3.3 在环交通量的变化特性 | 第49-51页 |
| 3.4 小结 | 第51-53页 |
| 第4章 环道交通参数预测模型研究 | 第53-69页 |
| 4.1 数据的小波变换去噪 | 第53-57页 |
| 4.1.1 小波阈值去噪法 | 第54-55页 |
| 4.1.2 平移不变小波变换 | 第55-56页 |
| 4.1.3 相邻尺度积系数滤波法 | 第56页 |
| 4.1.4 小波去噪评价指标体系 | 第56-57页 |
| 4.2 交通流参数预测模型 | 第57-63页 |
| 4.2.1 基础BP神经网络的预测模型 | 第57-60页 |
| 4.2.2 适应小时间粒度下的交通流参数预测模型 | 第60-63页 |
| 4.3 实例分析 | 第63-68页 |
| 4.3.1 小波去噪分析 | 第64-65页 |
| 4.3.2 构建交通量参数预测模型 | 第65-66页 |
| 4.3.3 结果评价 | 第66-68页 |
| 4.4 小结 | 第68-69页 |
| 第5章 交通运行状态辨识与推演建模 | 第69-81页 |
| 5.1 交通状态划分 | 第69-75页 |
| 5.1.1 基本图方法理论基础 | 第69-70页 |
| 5.1.2 基于速度离散度的交通状态划分 | 第70-72页 |
| 5.1.3 根据速度离散度的交通状态划分临界点计算 | 第72-75页 |
| 5.2 状态推演模型 | 第75-80页 |
| 5.2.1 宏观基本图基础 | 第76页 |
| 5.2.2 环道网络宏观基本图的交通特性分析 | 第76-77页 |
| 5.2.3 环道整体交通运行状态判别 | 第77-80页 |
| 5.3 小结 | 第80-81页 |
| 第6章 结论与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 结论 | 第81-82页 |
| 6.2 不足与展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 附录 | 第88-98页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第98页 |
