| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题来源 | 第7页 |
| ·研究背景、意义 | 第7-12页 |
| ·国内外交通问题现状 | 第7-8页 |
| ·智能运输系统的产生 | 第8-9页 |
| ·智能运输系统的组成 | 第9-10页 |
| ·中国 ITS 的研究内容 | 第10页 |
| ·驾驶员行为研究的意义 | 第10-12页 |
| ·驾驶员行为的国内外研究现状及趋势 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容及关键理论 | 第13-14页 |
| ·本章小节 | 第14-15页 |
| 第二章 驾驶员跟车行为分析及车辆跟驰模型的研究进展 | 第15-23页 |
| ·驾驶员跟车行为形成分析 | 第15-16页 |
| ·交通四要素及车辆运行特性分析 | 第16-19页 |
| ·交通四要素分析 | 第16-19页 |
| ·车辆运行特性分析 | 第19页 |
| ·驾驶员跟车行为分析 | 第19-20页 |
| ·车辆跟驰模型研究概况 | 第20-21页 |
| ·驾驶员跟车行为模型研究趋势 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于多源信息融合的驾驶员跟车行为模型及算法 | 第23-44页 |
| ·多源信息融合研究概况 | 第23-34页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·多源信息融合的层次分类 | 第23-25页 |
| ·多源信息融合技术的研究与发展 | 第25-27页 |
| ·多源信息融合技术的应用 | 第27-28页 |
| ·多源信息融合算法及模型 | 第28-34页 |
| ·驾驶员综合认知分析 | 第34-36页 |
| ·驾驶员综合认知结构 | 第34-35页 |
| ·驾驶员认知过程分析 | 第35-36页 |
| ·基于多源信息融合的驾驶员跟车行为模型及算法 | 第36-43页 |
| ·模糊测度与模糊积分理论 | 第36-37页 |
| ·基于模糊积分理论的多源信息融合算法 | 第37-39页 |
| ·贝叶斯理论及公式 | 第39-40页 |
| ·基于贝叶斯理论的多源信息融合算法 | 第40-41页 |
| ·跟车行为模型 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 模型的标定及验证 | 第44-62页 |
| ·数据分析 | 第44-50页 |
| ·模型标定 | 第50页 |
| ·模型及算法的验证 | 第50-61页 |
| ·直观对比检验 | 第50-52页 |
| ·非参数检验 | 第52-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第68-69页 |