| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 路段交通拥堵评价 | 第11-12页 |
| 1.2.2 交通拥堵区域划分 | 第12-13页 |
| 1.2.3 区域交通运行状态评价 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要内容及技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-19页 |
| 第2章 基于浮动车数据的北京中心城区交通运行特征分析 | 第19-35页 |
| 2.1 浮动车及GPS简介 | 第19-21页 |
| 2.1.1 浮动车技术简介 | 第19-20页 |
| 2.1.2 GPS工作原理简介 | 第20-21页 |
| 2.2 浮动车系统的优缺点 | 第21页 |
| 2.3 浮动车数据采集及处理 | 第21-23页 |
| 2.4 北京中心城区道路交通运行特征分析 | 第23-30页 |
| 2.4.1 拥堵路段空间分布特征 | 第25-27页 |
| 2.4.2 拥堵路段时间分布特征 | 第27-30页 |
| 2.5 基于百度信息的交通拥堵蔓延特征 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-35页 |
| 第3章 基于K-means算法的交通拥堵区域识别 | 第35-47页 |
| 3.1 K-means聚类算法简介 | 第35-38页 |
| 3.1.1 K-means聚类算法的优缺点 | 第36-37页 |
| 3.1.2 改进的K-means算法 | 第37-38页 |
| 3.2 交通运行状态判定及特性分析 | 第38-42页 |
| 3.2.1 路段交通运行状态特性分析 | 第38-40页 |
| 3.2.2 区域运行状态稳定性判定 | 第40-42页 |
| 3.3 基于改进的K-means算法的交通拥堵区域划分 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 区域交通运行状态评价指标 | 第47-57页 |
| 4.1 加权法的定义及优势 | 第47-48页 |
| 4.2 区域交通运行状态评价指标选取原则 | 第48页 |
| 4.3 区域平均行程速度 | 第48-52页 |
| 4.4 区域平均行程时间指数 | 第52-54页 |
| 4.5 区域拥堵时空累积量 | 第54-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 区域交通运行状态判定方法 | 第57-71页 |
| 5.1 模糊综合评价法概述 | 第57-63页 |
| 5.1.1 评价指标权重的确定 | 第59-63页 |
| 5.1.2 隶属函数的确定 | 第63页 |
| 5.2 交通运行状态模糊综合评价模型 | 第63-69页 |
| 5.2.1 模糊综合评价权重计算 | 第64-66页 |
| 5.2.2 模糊综合评价隶属度计算 | 第66-69页 |
| 5.3 模糊综合评价模型的建立 | 第69页 |
| 5.4 本章小节 | 第69-71页 |
| 第6章 实例分析及实际应用 | 第71-79页 |
| 6.1 相关交通数据的采集 | 第71-72页 |
| 6.2 模型有关变量的计算 | 第72-74页 |
| 6.3 模糊综合评价结果分析 | 第74-76页 |
| 6.4 实际应用 | 第76-78页 |
| 6.4.1 原发性拥堵路段的判定及传播机理 | 第76-77页 |
| 6.4.2 原发性拥堵路段致因分析及应对策略 | 第77-78页 |
| 6.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第7章 结论与展望 | 第79-81页 |
| 7.1 主要研究结论 | 第79-80页 |
| 7.2 研究展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 附录A | 第85-93页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95页 |