基于出租车GPS数据的城市主干道路交通状态判别
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 目的及意义 | 第8页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 2 基于GPS数据判别道路交通状态理论基础 | 第11-20页 |
| 2.1 GPS浮动车采集技术 | 第11-14页 |
| 2.1.1 浮动车交通信息采集系统 | 第11-12页 |
| 2.1.2 GPS浮动车交通信息采集原理 | 第12-14页 |
| 2.2 城市主干道路及路段划分 | 第14-15页 |
| 2.3 交通状态的量化标准 | 第15-16页 |
| 2.4 道路交通状态判别模型建立 | 第16-19页 |
| 2.4.1 参数指标的选取 | 第16-17页 |
| 2.4.1.1 选取参数的准则 | 第16-17页 |
| 2.4.1.2 参数指标的确定 | 第17页 |
| 2.4.2 基于GPS浮动车的参数指标估计 | 第17-19页 |
| 2.4.2.1 对行驶速度指标的估计 | 第17-18页 |
| 2.4.2.2 对行驶时间延误的估计 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 出租车GPS数据采集处理 | 第20-28页 |
| 3.1 采集交通数据参数指标的配置 | 第20-22页 |
| 3.1.1 数据获取时间间隔 | 第20-21页 |
| 3.1.2 浮动车最优样本数 | 第21-22页 |
| 3.2 动态交通数据的预处理 | 第22-26页 |
| 3.2.1 错误、丢失数据的识别与处理 | 第22-23页 |
| 3.2.2 浮动车异常状态识别 | 第23-25页 |
| 3.2.3 交通数据滤波 | 第25-26页 |
| 3.3 交通地理信息系统 | 第26-27页 |
| 3.3.1 交通数据与电子地图的匹配 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 道路交通状态判别模型 | 第28-43页 |
| 4.1 传统交通状态判别方法 | 第28-31页 |
| 4.1.1 路段行程时间的交通拥挤自动判别 | 第28-29页 |
| 4.1.2 车辆瞬时速度的交通拥挤自动判别 | 第29-31页 |
| 4.2 改进层次分析法和模糊判断的交通状态判别 | 第31-42页 |
| 4.2.1 判断集和因素集的确立 | 第32页 |
| 4.2.2 改进层次分析法(AHP)权重的确定 | 第32-35页 |
| 4.2.3 建立判别指标的隶属函数 | 第35-42页 |
| 4.2.3.1 线性分析法确定隶属函数 | 第35-37页 |
| 4.2.3.2 行驶速度隶属函数的确定 | 第37-38页 |
| 4.2.3.3 延误隶属函数的确定 | 第38-41页 |
| 4.2.3.4 判别模型的确立 | 第41-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 模拟仿真与实例验证分析 | 第43-58页 |
| 5.1 道路交通状态模拟仿真与验证 | 第43-47页 |
| 5.1.1 VISSIM模拟仿真道路建立 | 第43-44页 |
| 5.1.2 仿真参数的设置 | 第44-45页 |
| 5.1.3 设置判断检测器的参数 | 第45页 |
| 5.1.4 模拟仿真分析与验证 | 第45-47页 |
| 5.2 基于判别模型的试验道路分析与验证 | 第47-57页 |
| 5.2.1 论文选用浮动车的类型 | 第47-48页 |
| 5.2.2 试验具体方法与步骤 | 第48-54页 |
| 5.2.3 交通状态判别 | 第54-55页 |
| 5.2.4 交通状态验证 | 第55-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
