| 中文摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义及应用前景 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 静态O-D矩阵估计研究进展 | 第14-15页 |
| 1.2.2 动态O-D矩阵估计研究进展 | 第15-16页 |
| 1.2.3 基于多源数据的O-D矩阵研究进展 | 第16-17页 |
| 1.2.4 路网检测器选址问题研究进展 | 第17-19页 |
| 1.3 研究目标及方法 | 第19-23页 |
| 1.3.1 主要研究目标 | 第19-20页 |
| 1.3.2 研究重点及关键问题 | 第20-21页 |
| 1.3.3 技术路线与论文结构 | 第21-23页 |
| 1.4 技术路线与论文结构 | 第23-25页 |
| 第2章 基于贝叶斯统计的静态O-D矩阵估计 | 第25-51页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 贝叶斯统计 | 第26-29页 |
| 2.2.1 经典统计学和贝叶斯统计学 | 第26-27页 |
| 2.2.2 贝叶斯统计原理 | 第27-29页 |
| 2.3 基于先验O-D信息的O-D矩阵估计 | 第29-39页 |
| 2.3.1 先验分布的确定 | 第29-31页 |
| 2.3.2 贝叶斯估计模型和算法 | 第31-35页 |
| 2.3.3 算例分析 | 第35-39页 |
| 2.4 基于先验路段信息的O-D矩阵估计 | 第39-50页 |
| 2.4.1 先验分布的确定 | 第40-42页 |
| 2.4.2 贝叶斯估计模型和算法 | 第42-46页 |
| 2.4.3 算例分析 | 第46-50页 |
| 2.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 基于估计不确定性的静态路网检测器选址模型 | 第51-67页 |
| 3.1 引言 | 第51页 |
| 3.2 模型构建 | 第51-56页 |
| 3.3 模型算法 | 第56-58页 |
| 3.4 算例分析 | 第58-64页 |
| 3.7 本章小结 | 第64-67页 |
| 第4章 基于贝叶斯统计的动态O-D矩阵估计 | 第67-85页 |
| 4.1 引言 | 第67-68页 |
| 4.2 模型构建 | 第68-73页 |
| 4.2.1 交通流量相互关系 | 第68-72页 |
| 4.2.2 完整模型 | 第72-73页 |
| 4.3 模型算法 | 第73-75页 |
| 4.4 算例分析 | 第75-83页 |
| 4.6 本章小结 | 第83-85页 |
| 第5章 基于估计不确定性的动态路网检测器运行和布设策略 | 第85-107页 |
| 5.1 引言 | 第85-86页 |
| 5.2 动态路网检测器选址模型构建 | 第86-98页 |
| 5.2.1 不同类型交通流量相互关系 | 第86-89页 |
| 5.2.2 完整模型 | 第89-91页 |
| 5.2.3 模型算法 | 第91-93页 |
| 5.2.4 实例分析 | 第93-98页 |
| 5.3 动态路网检测器运行和布设模型 | 第98-104页 |
| 5.3.1 模型构建 | 第99-100页 |
| 5.3.2 模型算法 | 第100-101页 |
| 5.3.3 实例分析 | 第101-104页 |
| 5.4 本章小结 | 第104-107页 |
| 第6章 总结与展望 | 第107-111页 |
| 6.1 论文的主要研究成果 | 第107-109页 |
| 6.2 论文的主要创新之处 | 第109页 |
| 6.3 未来研究展望和讨论 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-120页 |
| 附录A 印度CHENNAI子路网布局及参数设置 | 第120-123页 |
| 攻读博士学位期间主要研宄成果及参加的科研工作 | 第123-124页 |