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基于车路协同的城市交通姿态预警及调控技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-30页
   ·研究的背景及意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-25页
     ·车路协同研究现状第13-19页
     ·交通状态研究现状第19-20页
     ·交通拥挤传播规律研究现状第20-23页
     ·交通拥挤调控研究现状第23-25页
   ·研究现状分析第25-26页
   ·研究内容及论文结构第26-29页
     ·研究内容第26-27页
     ·研究范围界定第27页
     ·论文结构第27-29页
   ·本章小结第29-30页
第二章 车路协同相关技术与典型应用第30-45页
   ·车路协同的内涵第30-31页
   ·车路协同技术构架第31-32页
   ·车路协同信息采集第32-37页
     ·车载传感器节点第32-33页
     ·车路协同路侧交通信息传感器第33-35页
     ·路侧传感器优化布点模型第35-37页
   ·车路协同通信第37-40页
     ·CAN总线技术第38-39页
     ·ZigBee技术第39页
     ·DSRC技术第39-40页
     ·3G移动通信技术第40页
   ·云服务中心第40-41页
   ·车路协同技术典型应用第41-43页
   ·本章小节第43-45页
第三章 车路协同系统交通姿态判别研究第45-67页
   ·交通姿态的定义第45-46页
   ·交通姿态评价指标选择与说明第46-50页
     ·交通姿态评价指标选择第46-49页
     ·交通姿态评价指标说明第49-50页
   ·云服务中心对实时交通信息的预处理第50-54页
     ·实时交通信息的预处理需求分析第50页
     ·错误数据信息的识别第50-52页
     ·错误数据信息的修复第52页
     ·数据信息的过滤第52-54页
   ·交通姿态划分及判别标准第54-58页
     ·交通姿态划分分析第54-57页
     ·交通姿态判别标准第57-58页
   ·基于Vague复合物元的交通姿态判别模型第58-65页
     ·交通姿态判别算法的比较分析第58-60页
     ·判别模型的选择第60-61页
     ·建立Vague复合物元判别模型第61-65页
   ·本章小节第65-67页
第四章 交通参数的短时预测第67-79页
   ·短时交通流预测方法概述第67-69页
   ·结合遗传算法的BP神经网络交通参数预测第69-77页
     ·BP神经网络短时交通流预测模型第69-73页
     ·遗传算法第73-76页
     ·建立结合遗传算法的BP神经网络预测模型第76-77页
   ·预测效果的评价第77-78页
   ·本章小节第78-79页
第五章 路网交通拥挤时空扩散范围估计方法研究第79-91页
   ·相关概念介绍第79-81页
     ·交通拥挤第79-80页
     ·交通瓶颈第80-81页
     ·相继故障第81页
   ·交通拥挤的空间扩散范围估计方法第81-88页
     ·路段常发性交通拥挤扩散范围估计方法第82-84页
     ·路段偶发性交通拥挤扩散范围估计方法第84-87页
     ·路网交通拥挤的扩散范围估计方法第87-88页
   ·交通拥挤的时间扩散范围估计方法第88-90页
   ·本章小节第90-91页
第六章 车路协同系统交通姿态的调控第91-106页
   ·车路协同技术在交通姿态调控中的应用第91-92页
     ·信息采集技术的应用第91-92页
     ·信息交互技术的应用第92页
     ·信息处理技术的应用第92页
   ·交通姿态调控原理与策略第92-95页
     ·交通姿态调控原理第93页
     ·交通姿态调控策略第93-95页
   ·交通姿态调控思路第95-96页
   ·交通姿态调控措施第96-105页
     ·大流量交通姿态调控措施第96-103页
     ·阻塞交通姿态调控措施第103-105页
   ·本章小节第105-106页
第七章 交通姿态预警的实证研究第106-118页
   ·交通姿态预警实例概况第106-107页
   ·交通参数的预测与效果评价第107-114页
     ·交通参数的仿真预测步骤第108-109页
     ·交通参数的仿真预测结果第109-113页
     ·预测效果评价第113-114页
   ·交通姿态的判定与分析第114-117页
     ·交通姿态的判定第115-117页
     ·交通姿态判定结果分析第117页
   ·本章小节第117-118页
第八章 总结与展望第118-121页
   ·研究工作总结第118-119页
   ·研究工作创新点第119页
   ·研究工作展望第119-121页
致谢第121-122页
参考文献第122-126页
攻读硕士学位期间的论文及科研情况第126页

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