| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 交通安全分析评价现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 交通冲突研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.3 交通安全预警研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-18页 |
| 2 城市道路平面交叉口交通安全综合分析 | 第18-28页 |
| 2.1 道路因素对城市道路平面交叉口安全的影响 | 第18-22页 |
| 2.2 机动车因素对城市道路平面交叉口安全的影响 | 第22-24页 |
| 2.3 人的因素对城市道路平面交叉口安全的影响 | 第24-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-28页 |
| 3 城市道路平面交叉口安全预警模型的构建 | 第28-36页 |
| 3.1 城市道路平面交叉口直接预警指标 | 第28-32页 |
| 3.1.1 冲突的产生机理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 冲突的判定 | 第29-32页 |
| 3.2 建立城市道路平面交叉口交通安全预警指标体系 | 第32-34页 |
| 3.3 城市道路平面交叉口交通安全预警区间及措施 | 第34-35页 |
| 3.4 建立城市道路交叉口安全预警体系的原则 | 第35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 城市道路平面交叉口交通冲突预测模型的构建 | 第36-45页 |
| 4.1 灰色系统理论 | 第36-40页 |
| 4.1.1 灰色系统理论概述 | 第36页 |
| 4.1.2 灰色GM(1,1)预测模型 | 第36-39页 |
| 4.1.3 灰色关联度分析 | 第39-40页 |
| 4.2 人工神经网络预测 | 第40-43页 |
| 4.2.1 BP神经网络预测模型 | 第40-42页 |
| 4.2.2 皮尔森相关性分析 | 第42-43页 |
| 4.3 预测结果的验证 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 实例分析 | 第45-61页 |
| 5.1 基于灰色关联度分析的灰色GM(1,1)预测模型 | 第45-51页 |
| 5.1.1 数据处理与模型检验 | 第45-50页 |
| 5.1.2 灰色预测模型的精度检验 | 第50-51页 |
| 5.2 基于皮尔森相关性分析的BP神经网络预测 | 第51-58页 |
| 5.2.1 建立BP神经网络预测模型 | 第51-55页 |
| 5.2.2 BP神经网络预测的结果与检验 | 第55-58页 |
| 5.3 城市道路平面交叉口交通安全预警的发布与处理 | 第58-60页 |
| 5.3.1 城市道路平面交叉口交通安全预警的发布 | 第58-59页 |
| 5.3.2 城市道路平面交叉口交通安全预警的处理 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 附录A 专家打分法问卷 | 第64-65页 |
| 在学研究成果 | 第65-66页 |
| 一、在学期间取得的科研成果 | 第65页 |
| 二、在学期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
