| 1 绪论 | 第1-15页 |
| ·课题来源 | 第11页 |
| ·问题的提出 | 第11-12页 |
| ·研究目的和意义 | 第12-13页 |
| ·研究内容与论文结构 | 第13-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 2 研究背景与基础 | 第15-29页 |
| ·概述 | 第15-17页 |
| ·国内外研究历史与现状 | 第17-21页 |
| ·交通异常的界定及度量标准 | 第21-25页 |
| ·交通拥挤的概念与分类 | 第21-23页 |
| ·交通异常的概念与度量方法 | 第23-25页 |
| ·交通异常状态自动判别算法的性能评价 | 第25-27页 |
| ·评价指标 | 第25-26页 |
| ·评价方法 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 3 基于固定检测器的城市主干路交通拥挤自动判别算法 | 第29-63页 |
| ·概述 | 第29-30页 |
| ·常规判别算法分析 | 第30-33页 |
| ·人工神经网络分析 | 第33-36页 |
| ·基本原理与网络模型的选择 | 第34-35页 |
| ·基于ANN 的算法工作流程 | 第35-36页 |
| ·基于ANN 的偶发性交通拥挤判别算法 | 第36-50页 |
| ·算法设计 | 第36-40页 |
| ·实证研究 | 第40-50页 |
| ·基于ANN 的常发性交通拥挤自动判别算法 | 第50-62页 |
| ·基于LOS 的算法1 设计 | 第50-52页 |
| ·算法1 实证研究 | 第52-55页 |
| ·基于LOS 的算法2 设计 | 第55-57页 |
| ·算法2 实证研究 | 第57-59页 |
| ·基于LOS 的算法3 设计 | 第59-60页 |
| ·算法3 实证研究 | 第60-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 4 基于移动检测器的城市主干路交通拥挤自动判别算法 | 第63-77页 |
| ·概述 | 第63页 |
| ·常规判别算法研究现状 | 第63-68页 |
| ·基于行程时间和行程车速的交通拥挤自动判别算法 | 第68-76页 |
| ·算法设计 | 第68-70页 |
| ·实证研究 | 第70-76页 |
| ·小结 | 第76-77页 |
| 5 小流量情况下交通事故自动检测算法 | 第77-87页 |
| ·概述 | 第77-78页 |
| ·常规检测算法研究现状 | 第78-79页 |
| ·算法设计 | 第79-80页 |
| ·实证研究 | 第80-85页 |
| ·数据来源 | 第81-83页 |
| ·算法性能分析 | 第83-85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 6 全文总结与展望 | 第87-89页 |
| ·全文总结 | 第87-88页 |
| ·展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
| 摘要 | 第91-93页 |
| ABSTRACT | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 作者在攻读硕士学位期间的科研及论文情况 | 第96页 |