环形线圈检测器交通数据预处理方法研究
| 提要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究目的及意义 | 第13页 |
| ·研究内容及思路 | 第13-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 第二章 环形线圈检测器原理及应用 | 第15-24页 |
| ·车辆检测器的发展历史 | 第15-16页 |
| ·各种类型检测器的对比 | 第16-18页 |
| ·车辆检测器的分类 | 第16-17页 |
| ·典型车辆检测器技术性能 | 第17-18页 |
| ·环形线圈检测器技术原理 | 第18-23页 |
| ·环形线圈检测器检测原理 | 第18-19页 |
| ·环形线圈检测器算法描述 | 第19-22页 |
| ·环形线圈检测器的应用 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 交通数据筛选与恢复方法 | 第24-45页 |
| ·数据采样间隔的确定 | 第24-26页 |
| ·数据筛选的基本方法 | 第26-27页 |
| ·异常值产生的原因 | 第26-27页 |
| ·数据筛选原则 | 第27页 |
| ·交通数据筛选方法 | 第27-35页 |
| ·基本筛选 | 第28页 |
| ·阈值筛选 | 第28-30页 |
| ·交通流理论筛选 | 第30-33页 |
| ·数据质量控制筛选 | 第33-35页 |
| ·交通数据恢复方法 | 第35-40页 |
| ·基于时间序列的数据恢复 | 第35-36页 |
| ·基于历史数据的数据恢复 | 第36页 |
| ·基于空间位置的数据恢复 | 第36-38页 |
| ·基于时空相关性的数据恢复 | 第38-40页 |
| ·数据验证 | 第40-43页 |
| ·算法流程 | 第40-41页 |
| ·评价指标 | 第41-42页 |
| ·算法验证 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 第四章 单线圈检测器速度估计方法 | 第45-62页 |
| ·单线圈检测器速度估计的基本原理 | 第45-48页 |
| ·g 因子算法 | 第45-46页 |
| ·平均有效车身长度算法 | 第46-47页 |
| ·平均有效车身长度分析 | 第47-48页 |
| ·速度估计的回归模型 | 第48-51页 |
| ·时间占有率与速度的关系 | 第48-49页 |
| ·回归模型的建立 | 第49页 |
| ·模型的验证 | 第49-51页 |
| ·基于模糊神经网络的速度估计方法 | 第51-55页 |
| ·模糊神经网络简介 | 第51-52页 |
| ·自适应模糊神经网络速度估计 | 第52-54页 |
| ·结果分析 | 第54-55页 |
| ·速度的最大似然估计方法 | 第55-61页 |
| ·单车速度变化区间的确定 | 第55-57页 |
| ·速度的最大似然估计模型 | 第57-58页 |
| ·算法有效性分析 | 第58-60页 |
| ·平均有效车身长度敏感性分析 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结 | 第62-64页 |
| ·论文研究工作总结 | 第62页 |
| ·研究工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 摘要 | 第70-72页 |
| Abstract | 第72-73页 |
