| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外交通事件处置的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外交通事件处置的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内交通事件处置的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的研究内容与结构布局 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 2 交通事件的特性分析——以北京市为例 | 第18-30页 |
| 2.1 概述 | 第18页 |
| 2.2 基于122交通事故报警台的交通事件的特征分析 | 第18-27页 |
| 2.2.1 122交通事故报警台简介 | 第18-19页 |
| 2.2.2 事故类交通事件的特性分析 | 第19-24页 |
| 2.2.3 拥堵类交通事件的特性分析 | 第24-25页 |
| 2.2.4 反映类交通事件的特性分析 | 第25-27页 |
| 2.3 交通警力的投量投向的分析及建议 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 面向交通事件处置的警力资源静态部署优化方法 | 第30-46页 |
| 3.1 概述 | 第30页 |
| 3.2 遗传算法理论 | 第30-34页 |
| 3.2.1 遗传算法的基本原理 | 第30-31页 |
| 3.2.2 遗传算法的基本操作及特征 | 第31-34页 |
| 3.2.3 遗传算法的应用 | 第34页 |
| 3.3 基于遗传理论的警力资源静态部署方法的探究 | 第34-45页 |
| 3.3.1 警力资源静态部署方法的基本思路 | 第34-35页 |
| 3.3.2 交通事件的时空分布 | 第35-40页 |
| 3.3.3 基于遗传理论的警力资源静态部署方法的实现 | 第40-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 面向交通事件处置的警力资源动态调度优化方法 | 第46-57页 |
| 4.1 概述 | 第46页 |
| 4.2 警力资源动态调度总体设计 | 第46-48页 |
| 4.2.1 GIS知识简介 | 第46-47页 |
| 4.2.2 警力资源动态调度总体设计方案 | 第47-48页 |
| 4.3 基于决策树的警员状态辨识分析 | 第48-52页 |
| 4.4 基于GIS的警力资源动态调度方法的探究 | 第52-55页 |
| 4.4.1 基于GIS的警力资源动态调度方法的基本思路 | 第52页 |
| 4.4.2 基于GIS的警力资源动态调度方法的实现 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 附录A | 第61-63页 |
| 附录B | 第63-64页 |
| 附录C | 第64-66页 |
| 附录D | 第66-67页 |
| 附录E | 第67-69页 |
| 附录F | 第69-70页 |
| 附录G | 第70-72页 |
| 附录H | 第72-73页 |
| 附录I | 第73-75页 |
| 附录J | 第75-76页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |
