| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 1 绪论 | 第14-24页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·国内外的研究现状与基础 | 第16-20页 |
| ·高速公路服务水平判定国内外研究现状与基础 | 第16-17页 |
| ·交通流量短时预测国内外研究现状与基础 | 第17-20页 |
| ·论文研究意义 | 第20-21页 |
| ·论文研究的技术路线及主要内容 | 第21-22页 |
| ·论文的技术路线 | 第21页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第21-22页 |
| ·论文的主要创新点 | 第22-24页 |
| 2 城际高速公路交通特征及其动态交通数据分析 | 第24-38页 |
| ·高速公路交通流参数 | 第24-25页 |
| ·交通量 | 第24页 |
| ·速度 | 第24页 |
| ·交通密度 | 第24页 |
| ·占有率 | 第24-25页 |
| ·城际高速公路交通流参数关系分析 | 第25-29页 |
| ·流量——速度关系模型 | 第27页 |
| ·占有率——速度关系模型 | 第27-28页 |
| ·占有率——流量关系模型 | 第28-29页 |
| ·城际高速公路交通特征 | 第29-34页 |
| ·城际高速公路交通流量数据特点 | 第29-33页 |
| ·城际高速公路交通流运行特征 | 第33-34页 |
| ·动态交通数据的预处理方法 | 第34-37页 |
| ·动态交通数据的故障识别方法 | 第35-36页 |
| ·动态交通数据的处理方法 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 3 高速公路交通流量短时预测方法改进研究 | 第38-50页 |
| ·交通流量短时预测的传统方法概述 | 第38-40页 |
| ·时间序列预测方法 | 第38-39页 |
| ·神经网络预测方法 | 第39-40页 |
| ·高速公路交通流量短时预测改进模型 | 第40-49页 |
| ·基于BP—NN和遗传算法的改进模型 | 第40-46页 |
| ·基于数据融合的改进的组合预测方法(HRA) | 第46-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 4 高速公路基本路段服务水平判定方法研究 | 第50-58页 |
| ·衡量高速公路服务水平的主要指标 | 第50-51页 |
| ·传统高速公路服务水平的划分 | 第51-53页 |
| ·基于交通流量的高速公路基本路段服务水平判定方法研究 | 第53-57页 |
| ·交通流运动微分方程 | 第53-54页 |
| ·交通流的欧拉方程 | 第54页 |
| ·交通压力 | 第54-55页 |
| ·高速公路基本路段服务水平判定方法 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 5 案例分析 | 第58-75页 |
| ·数据说明 | 第58页 |
| ·改进的BP-GA预测模型的应用 | 第58-63页 |
| ·利用研究路段历史数据和当日实测数据的预测模型 | 第58-60页 |
| ·利用研究路段历史数据和当天数据及上游路段数据的预测模型 | 第60-63页 |
| ·组合预测法(HPA) | 第63-71页 |
| ·灰色系统预测方法 | 第63-66页 |
| ·基于当天数据和历史数据均值做差的ARIMA预测模型 | 第66-68页 |
| ·组合预测法 | 第68-71页 |
| ·基于HPA交通流量短时预测的城际高速公路基本路段服务水平判定 | 第71-74页 |
| ·传统的城际高速公路服务水平判定 | 第71-72页 |
| ·基于交通流量短时预测结果的服务水平判定 | 第72-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 6 论文的主要结论 | 第75-77页 |
| ·论文的主要研究成果 | 第75-76页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 附录 | 第79-90页 |
| 作者简历 | 第90-92页 |
| 学位论文数据集 | 第92页 |
