基于网格的短时交通状态预测研究
| 提要 | 第1-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究的意义与应用价值 | 第10-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| ·本文的结构框架 | 第14-15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第2章 短时交通状态预测与网格系统 | 第16-35页 |
| ·交通预测在ITS 系统中的应用现状 | 第16-17页 |
| ·交通状态与交通状态识别 | 第17-24页 |
| ·宏观交通状态识别 | 第19-20页 |
| ·中观交通状态识别 | 第20-22页 |
| ·微观交通状态识别 | 第22-23页 |
| ·交通状态识别算法 | 第23-24页 |
| ·短时交通状态预测模型 | 第24-32页 |
| ·短时交通预测 | 第24-25页 |
| ·短时交通状态预测模型和预测方法 | 第25-26页 |
| ·基于统计学的预测模型 | 第26-27页 |
| ·交通仿真模型 | 第27-28页 |
| ·动态交通分配模型 | 第28页 |
| ·神经网络模型 | 第28-30页 |
| ·非参数回归模型 | 第30-31页 |
| ·混沌理论模型 | 第31页 |
| ·混合交通流预测模型 | 第31-32页 |
| ·网格与短时交通状态预测 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于对象的层级式交通状态向量 | 第35-44页 |
| ·交通特征参数分析 | 第35-37页 |
| ·交通状态向量对象模型 | 第37-39页 |
| ·交通状态向量的存储结构 | 第39-43页 |
| ·基于对象的交通状态向量结构 | 第39-41页 |
| ·层级式交通状态向量对象 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第4章 非参数回归短时交通状态预测模型 | 第44-65页 |
| ·非参数回归方法基本原理 | 第44-46页 |
| ·非参数回归交通状态预测一般过程 | 第46-47页 |
| ·交通状态样本数据库的组织和优化 | 第47-54页 |
| ·浮动k 中心-密度聚类 | 第47-50页 |
| ·基于嵌套表的样本库优化 | 第50-54页 |
| ·变k 近邻搜索算法 | 第54-60页 |
| ·相似性测度函数 | 第55-56页 |
| ·交通状态向量的最大相似度函数 | 第56-58页 |
| ·基于DRW 相似度的变k 近邻搜索 | 第58-60页 |
| ·短时交通状态预测函数 | 第60-63页 |
| ·预测函数与误差调节 | 第60-62页 |
| ·交通状态预测精度测试 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-65页 |
| 第5章 模型预测效率分析 | 第65-88页 |
| ·影响非参数回归预测算法效率的因素 | 第65-68页 |
| ·改进的非参数回归模型效率分析 | 第65-67页 |
| ·问题的分解 | 第67-68页 |
| ·分布式协同计算环境 | 第68-69页 |
| ·自治域网格资源管理模型 | 第69-78页 |
| ·网格资源管理 | 第70-72页 |
| ·自治域网格资源管理 | 第72-74页 |
| ·多级自治域网格模型 | 第74-77页 |
| ·MHSGD 多级域的整合 | 第77-78页 |
| ·MHSGD 网格作业管理和调度 | 第78-87页 |
| ·网格作业调度策略 | 第78-81页 |
| ·MHSGD 资源计算能力指数 | 第81-83页 |
| ·MHSGD 网格作业调度算法 | 第83-87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 第6章 预测系统仿真实验 | 第88-98页 |
| ·实验平台的搭建 | 第88-89页 |
| ·MHSGD 网格结构描述 | 第89-90页 |
| ·MHSGD 网格状态维护 | 第90-94页 |
| ·预测模型效率测试 | 第94-95页 |
| ·预测模型鲁棒性测试 | 第95-97页 |
| ·资源节点的加入 | 第95-96页 |
| ·资源节点的退出和失效 | 第96-97页 |
| ·信息发布与数据缓存 | 第97页 |
| ·小结 | 第97-98页 |
| 第7章 总结与展望 | 第98-101页 |
| ·论文工作总结 | 第98-99页 |
| ·本文创新点 | 第99页 |
| ·研究展望 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-115页 |
| 附录A | 第115-116页 |
| 附录B | 第116-119页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第119-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 摘要 | 第122-125页 |
| Abstract | 第125-128页 |
