城市区域交通状态演化过程分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-20页 |
| ·课题研究背景 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-18页 |
| ·交通状态分析方法研究现状 | 第11-12页 |
| ·交通流预测研究现状 | 第12-14页 |
| ·其他相关研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究现状总结 | 第15-18页 |
| ·论文研究任务及成果 | 第18-19页 |
| ·论文结构 | 第19-20页 |
| 第2章 区域交通状态分析方法 | 第20-46页 |
| ·本章引论 | 第20页 |
| ·基本理论介绍 | 第20-24页 |
| ·自组织神经网络 | 第21-23页 |
| ·离散小波变换 | 第23-24页 |
| ·基于自组织神经网络的区域交通可视化分析 | 第24-34页 |
| ·基本概念与思路 | 第24-25页 |
| ·聚类及分析方法 | 第25-26页 |
| ·实例研究 | 第26-34页 |
| ·小结 | 第34页 |
| ·基于小波变换的交通流相似性分析 | 第34-45页 |
| ·基本概念与思路 | 第35页 |
| ·基于离散小波变换的特征提取 | 第35-36页 |
| ·基于自组织神经网络的特征向量聚类与相似性挖掘 | 第36-37页 |
| ·实证研究 | 第37-45页 |
| ·小结 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 基于区域交通状态的交通流短时预测算法 | 第46-52页 |
| ·本章引论 | 第46页 |
| ·基本理论 | 第46-47页 |
| ·k-近邻算法 | 第46-47页 |
| ·区域交通流短时预测算法框架 | 第47-49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 城市区域交通流波动现象研究 | 第52-65页 |
| ·本章引论 | 第52页 |
| ·基本理论与研究现状 | 第52-55页 |
| ·区域交通流波动现象实证研究 | 第55-63页 |
| ·交通流波动的幂律现象分析 | 第55-57页 |
| ·内部与外部成分的分离 | 第57-61页 |
| ·空间上的非同构性与“热点”现象 | 第61-62页 |
| ·日夜交通的区别 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 城市区域交通流波动的非时齐泊松模型 | 第65-80页 |
| ·本章引论 | 第65页 |
| ·现有模型回顾 | 第65-69页 |
| ·现有模型介绍 | 第65-68页 |
| ·现有模型小结 | 第68-69页 |
| ·城市区域交通流波动的非时齐泊松模型介绍 | 第69-76页 |
| ·α与观测窗口大小Δt 的关系 | 第73-74页 |
| ·α与外部驱动力的关系 | 第74页 |
| ·Crossover 现象 | 第74-75页 |
| ·模型小结 | 第75-76页 |
| ·仿真结果 | 第76-78页 |
| ·观测窗口大小α与Δt 的关系 | 第76页 |
| ·α与外部驱动力的关系 | 第76页 |
| ·Crossover 现象 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·研究工作总结 | 第80-81页 |
| ·对未来研究的展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第89页 |
