城市道路交通环境负荷预测与经济损失分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及进展 | 第10-12页 |
| ·交通参数采集技术研究进展 | 第10-11页 |
| ·道路交通污染物浓度预测研究进展 | 第11-12页 |
| ·研究目的、内容及意义 | 第12-13页 |
| ·研究目的 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·本文的研究思路与技术特色 | 第13-15页 |
| ·研究思路 | 第13-14页 |
| ·技术特色 | 第14-15页 |
| ·论文结构及章节简介 | 第15-18页 |
| ·论文结构 | 第15-16页 |
| ·章节简介 | 第16-18页 |
| 2 城市道路交通环境污染概述 | 第18-30页 |
| ·道路交通污染物现状 | 第18-21页 |
| ·目前大气污染的特点及发展 | 第18页 |
| ·道路交通的大气污染分担率 | 第18-21页 |
| ·道路交通主要污染物 | 第21-26页 |
| ·一氧化碳 | 第22-23页 |
| ·二氧化碳 | 第23-24页 |
| ·悬浮颗粒物 | 第24-25页 |
| ·氮氧化物 | 第25-26页 |
| ·道路交通环境污染的影响 | 第26-27页 |
| ·对人体健康的影响 | 第26页 |
| ·对植物的影响 | 第26页 |
| ·对器物的影响 | 第26-27页 |
| ·对全球环境的影响 | 第27页 |
| ·道路交通污染环境标准及控制 | 第27-29页 |
| ·道路交通大气污染环境标准 | 第27-29页 |
| ·道路交通大气污染控制 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 交通参数视频检测 | 第30-43页 |
| ·交通流参数检测概述 | 第30-32页 |
| ·交通流参数检测的采集技术及其发展 | 第30页 |
| ·交通流中的几个重要参数 | 第30-32页 |
| ·交通参数视频检测模型的原理 | 第32-36页 |
| ·交通参数视频检测系统流程 | 第32-33页 |
| ·虚拟线圈的信号产生原理 | 第33页 |
| ·背景差法和背景更新的原理 | 第33-36页 |
| ·交通参数视频检测模型的实现 | 第36-42页 |
| ·视频采集样本的获取 | 第36-39页 |
| ·视频采集地点概述 | 第39-40页 |
| ·交通流参数的获取 | 第40页 |
| ·结果分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 道路交通污染物浓度的神经网络预测模型 | 第43-60页 |
| ·道路交通污染物浓度预测研究现状 | 第43-45页 |
| ·人工神经网络原理 | 第45-50页 |
| ·人工神经网络技术简介 | 第45-46页 |
| ·BP神经网络 | 第46-49页 |
| ·模型的建立人工神经网络实现方法 | 第49-50页 |
| ·基于神经网络的道路交通污染物浓度预测模型 | 第50-53页 |
| ·模型的建立 | 第51页 |
| ·影响因素分析 | 第51-52页 |
| ·神经网络浓度预测模型 | 第52-53页 |
| ·数字实验 | 第53-59页 |
| ·实验地点概要 | 第53-54页 |
| ·数据分析 | 第54-56页 |
| ·模型的训练与仿真 | 第56页 |
| ·实验结果及评价 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 道路交通环境负荷经济损失分析 | 第60-66页 |
| ·环境负荷经济损失分析基本思路 | 第60-61页 |
| ·数据分析 | 第61-62页 |
| ·道路两侧污染物浓度 | 第61页 |
| ·车流量及车型比例 | 第61-62页 |
| ·道路两侧气象条件 | 第62页 |
| ·大气污染线源扩散模型 | 第62-63页 |
| ·实例研究 | 第63-64页 |
| ·道路交通环境负荷削减对策及建议 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
