| 创新点摘要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 选题背景 | 第13-15页 |
| 1.2 研究目的 | 第15页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第15-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.2 研究方法与技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.5 论文结构 | 第19-21页 |
| 第2章 研究文献综述 | 第21-33页 |
| 2.1 道路交通污染分析 | 第21-23页 |
| 2.2 城市交通环境承载力 | 第23-24页 |
| 2.3 交通出行需求预测 | 第24-28页 |
| 2.4 可持发展的城市交通体系 | 第28-30页 |
| 2.5 城市交通发展的环境可持续性 | 第30页 |
| 2.6 其他有关城市交通的研究 | 第30-32页 |
| 2.7 小结 | 第32-33页 |
| 第3章 道路交通污染物浓度预测模型 | 第33-53页 |
| 3.1 道路交通污染物浓度模型的建立 | 第33-41页 |
| 3.1.1 污染物浓度影响因素分析 | 第34页 |
| 3.1.2 人工神经网络模型 | 第34-37页 |
| 3.1.3 BP神经网络技术 | 第37-39页 |
| 3.1.4 基于人工神经网络的交通污染物浓度预测模型 | 第39-41页 |
| 3.2 基于虚拟线圈的交通流参数检测方法 | 第41-46页 |
| 3.2.1 基于虚拟线圈的交通流参数检测原理 | 第41-43页 |
| 3.2.2 虚拟线圈内的灰度变化分析 | 第43-45页 |
| 3.2.3 车辆检测 | 第45页 |
| 3.2.4 车速的计算 | 第45-46页 |
| 3.2.5 背景图像的更新 | 第46页 |
| 3.3 实验数据的采集和模型运算 | 第46-52页 |
| 3.3.1 实验数据的采集 | 第46-47页 |
| 3.3.2 交通参数的提取 | 第47-48页 |
| 3.3.3 模型的训练 | 第48-50页 |
| 3.3.4 模型评价 | 第50-52页 |
| 3.4 小结 | 第52-53页 |
| 第4章 环境承载力约束下城市最大乘用车保有量预测模型 | 第53-74页 |
| 4.1 城市道路交通环境承载力 | 第53-54页 |
| 4.2 双层决策问题与研究方法 | 第54-62页 |
| 4.2.1 双层规划在交通领域的应用 | 第56页 |
| 4.2.2 双层规划模型的主要算法 | 第56-57页 |
| 4.2.3 交通量分配的变分形式 | 第57-58页 |
| 4.2.4 交通流分配问题的灵敏度分析 | 第58页 |
| 4.2.5 遗传算法与F-W算法 | 第58-62页 |
| 4.3 环境承载力下的最大乘用车保有量 | 第62-69页 |
| 4.3.1 模型的架构 | 第62-63页 |
| 4.3.2 模型的函数型式 | 第63-65页 |
| 4.3.3 变分不等式求解 | 第65-68页 |
| 4.3.4 遗传算法与F-W算法求解 | 第68-69页 |
| 4.4 实例计算 | 第69-73页 |
| 4.4.1 实例背景 | 第69-70页 |
| 4.4.2 模型参数设置 | 第70-71页 |
| 4.4.3 计算结果分析 | 第71-73页 |
| 4.5 小结 | 第73-74页 |
| 第5章 环境承载力下动态城市最大乘用车保有量预测模型 | 第74-89页 |
| 5.1 模型结构 | 第74-77页 |
| 5.1.1 上层模型结构 | 第74-75页 |
| 5.1.2 下层模型结构 | 第75-77页 |
| 5.2 城市发展政策方案设计 | 第77-78页 |
| 5.3 实例计算结果分析 | 第78-87页 |
| 5.3.1 单一政策下最大乘用车保有量结果分析 | 第78-82页 |
| 5.3.2 政策组合下最大乘用车保有量结果分析 | 第82-85页 |
| 5.3.3 不同政策实施效果的比较 | 第85-87页 |
| 5.4 小结 | 第87-89页 |
| 第6章 总结与展望 | 第89-92页 |
| 6.1 研究成果与创新性 | 第89-90页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-100页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 作者简介 | 第102页 |
