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基于RFID电子车牌数据的城市道路交通拥堵状态判别研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 交通领域RFID技术应用研究现状第11-12页
        1.2.2 交通拥堵状态判别研究现状第12-14页
    1.3 研究内容及目标第14-15页
    1.4 论文结构安排第15-16页
    1.5 本章小结第16-18页
2 交通拥堵状态判别相关技术研究第18-28页
    2.1 基于RFID采集技术的交通流数据第18-19页
    2.2 常见交通流参数第19-21页
    2.3 城市道路交通拥堵特点分析第21-23页
        2.3.1 城市道路拥堵的定义第21-22页
        2.3.2 交通拥堵的分类第22页
        2.3.3 城市交通拥堵的属性第22-23页
    2.4 数据准备与数据预处理第23-24页
        2.4.1 RFID数据描述第23页
        2.4.2 RFID数据预处理第23-24页
    2.5 验证方法和指标第24-26页
    2.6 本章小结第26-28页
3 交通拥堵状态评价参数研究第28-52页
    3.1 交通拥堵状态评判原则第28页
    3.2 城市交通拥堵状态评价参数第28-31页
        3.2.1 交通拥堵状态多维特征分析第29页
        3.2.2 交通拥堵状态评价参数选取第29-31页
    3.3 交通拥堵状态评价参数分析第31-42页
        3.3.1 标准车当量数第32-39页
        3.3.2 速度第39-41页
        3.3.3 速度-标准车当量数关系分析第41-42页
    3.4 交通拥堵状态识别模型第42-50页
        3.4.1 交通拥堵状态等级划分第42-45页
        3.4.2 聚类中心交通拥堵状态识别第45-50页
    3.5 本章小结第50-52页
4 基于FCM聚类算法的交通拥堵状态判别研究第52-78页
    4.1 FCM聚类算法第52-58页
        4.1.1 HCM聚类算法第52页
        4.1.2 FCM聚类算法第52-58页
    4.2 FCM算法参数研究第58-64页
        4.2.1 确定FCM算法的模糊加权系数第59-60页
        4.2.2 确定FCM算法的最佳聚类数第60-64页
    4.3 FCM交通拥堵状态判别算法优化第64-67页
        4.3.1 广义均衡FCM第64-65页
        4.3.2 增量式FCM第65-67页
    4.4 实验结果与分析第67-76页
        4.4.1 实验软硬件环境第67-68页
        4.4.2 交通拥堵状态判别结果分析第68-72页
        4.4.3 算法对比第72-76页
    4.5 本章小结第76-78页
5 基于Storm的算法并行化研究第78-92页
    5.1 流式计算框架Storm第78-81页
        5.1.1 Storm概述第78-79页
        5.1.2 Storm的抽象模型第79-81页
        5.1.3 Storm的并行度第81页
    5.2 Storm集群环境配置第81-83页
        5.2.1 搭建ZooKeeper集群第81-82页
        5.2.2 搭建Storm集群第82-83页
    5.3 基于Storm的算法并行化的实现第83-86页
        5.3.1 增量式FCM算法并行化分析第83-84页
        5.3.2 模块间的消息传递及序列化第84-86页
    5.4 实验结果与分析第86-90页
        5.4.1 实验数据与实验方案第86-88页
        5.4.2 实验效率分析第88-90页
    5.5 本章小结第90-92页
6 总结与展望第92-94页
    6.1 研究工作总结第92-93页
    6.2 下一步工作第93-94页
致谢第94-96页
参考文献第96-100页
附录第100页
    A.攻读学位期间参加的科研项目第100页

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