高速公路路段运行状况评价与分析研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·研究背景与目的 | 第10-11页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-12页 |
| ·国外研究概况 | 第11页 |
| ·国内研究概况 | 第11-12页 |
| ·论文主要研究内容与方法 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 高速公路路段交通特性与交通信息采集处理 | 第14-22页 |
| ·高速公路路段交通特性 | 第14-19页 |
| ·交通量时间分布特性 | 第14-16页 |
| ·小时变化 | 第14-15页 |
| ·短时段流率 | 第15-16页 |
| ·交通量空间分布特性 | 第16-17页 |
| ·区域分布 | 第16-17页 |
| ·路段分布 | 第17页 |
| ·交通量的方向分布 | 第17页 |
| ·交通流组成特性 | 第17页 |
| ·车速特性 | 第17-18页 |
| ·连续流特性 | 第18-19页 |
| ·交通流信息数据采集和处理 | 第19-21页 |
| ·车辆检测器布设与采集点调整方案 | 第19-20页 |
| ·多种车辆检测器的优化组合应用 | 第20-21页 |
| ·动态交通流信息的数据处理与融合 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 高速公路路段运行状况的动态综合评价 | 第22-40页 |
| ·评价目标 | 第22页 |
| ·评价指标体系研究 | 第22-25页 |
| ·评价指标选取原则 | 第22页 |
| ·路段运行状况评价指标 | 第22-25页 |
| ·评价标准确定 | 第25页 |
| ·综合评价方法概述 | 第25-28页 |
| ·综合评价方法的选择 | 第26-27页 |
| ·指标预处理方法 | 第27-28页 |
| ·运行状态分类评价 | 第28-34页 |
| ·基本原理 | 第28-29页 |
| ·路段运行状态分类评价 | 第29-31页 |
| ·评价步骤 | 第31页 |
| ·实例分析 | 第31-34页 |
| ·运行状况趋势的动态综合评价 | 第34-39页 |
| ·基本原理 | 第34-35页 |
| ·路段运行状况动态综合评价方法 | 第35-36页 |
| ·评价步骤 | 第36-37页 |
| ·实例分析 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 高速公路路段交通事件自动检测 | 第40-52页 |
| ·交通事件对交通流的影响 | 第40-41页 |
| ·交通事件自动检测算法发展历史与现状 | 第41-42页 |
| ·交通事件检测算法分析 | 第42-49页 |
| ·加利福尼亚算法 | 第42-43页 |
| ·标准正常偏差法 | 第43页 |
| ·贝叶斯算法 | 第43-44页 |
| ·滤波算法 | 第44页 |
| ·McMaster算法 | 第44-48页 |
| ·新算法 | 第48-49页 |
| ·神经网络法 | 第48-49页 |
| ·图像处理法 | 第49页 |
| ·算法评价与比较 | 第49-50页 |
| ·评价标准 | 第49页 |
| ·算法评价与比较 | 第49-50页 |
| ·高速公路交通事件自动检测算法的选择与实现 | 第50-51页 |
| ·我国高速公路监控系统现状特点 | 第50页 |
| ·算法选择与实现 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 高速公路路段短时段交通量预测 | 第52-63页 |
| ·短时段交通量预测方法概述 | 第52-53页 |
| ·BP神经网络概述 | 第53-54页 |
| ·改进BP网络的原理与算法 | 第54-56页 |
| ·可变学习率的改进算法 | 第54-55页 |
| ·Levenberg-Marquardt算法 | 第55-56页 |
| ·基于改进BP网络交通量实时预测模型的实现 | 第56-61页 |
| ·基于改进BP网络交通量实时预测模型的结构 | 第56-57页 |
| ·基于改进BP网络交通量实时预测方法 | 第57-58页 |
| ·短时段交通量预测误差指标 | 第58-59页 |
| ·实例研究 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·研究成果与主要结论 | 第63页 |
| ·进一步的研究与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目与论文发表情况 | 第68页 |
