| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第14页 |
| 1.3 相关领域研究现状综述 | 第14-19页 |
| 1.3.1 交通状态识别方法研究 | 第14-17页 |
| 1.3.2 交通检测器布局优化研究 | 第17-19页 |
| 1.4 研究内容与结构 | 第19-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第2章 受控路网特性分析 | 第22-33页 |
| 2.1 受控路网概述 | 第22-23页 |
| 2.2 交通信息特征与需求分析 | 第23-25页 |
| 2.2.1 交通信息特征分析 | 第23-24页 |
| 2.2.2 支持交通状态描述信息需求分析 | 第24-25页 |
| 2.2.3 支持路网拥挤管理信息需求分析 | 第25页 |
| 2.3 交通信息采集技术 | 第25-32页 |
| 2.3.1 基于传感器的交通信息采集技术 | 第26-28页 |
| 2.3.2 基于视频的交通信息采集技术 | 第28页 |
| 2.3.3 基于射频的交通信息采集技术 | 第28-29页 |
| 2.3.4 基于空间定位技术的交通信息采集技术 | 第29-30页 |
| 2.3.5 采集技术的性能比较 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于知识表达系统的完备信息条件提取 | 第33-43页 |
| 3.1 粗糙集理论的基本概念及应用分析 | 第33-38页 |
| 3.1.1 知识与知识表达系统 | 第33-34页 |
| 3.1.2 不可分辨关系与上下近似 | 第34-35页 |
| 3.1.3 近似精度与分类质量 | 第35-37页 |
| 3.1.4 知识的约简与核 | 第37-38页 |
| 3.2 基于知识表达系统的完备信息条件提取 | 第38-42页 |
| 3.2.1 知识表达系统的建立 | 第39-40页 |
| 3.2.2 数据离散化处理 | 第40-41页 |
| 3.2.3 属性约简 | 第41页 |
| 3.2.4 完备信息条件提取 | 第41-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 完备信息条件应用分析 | 第43-56页 |
| 4.1 交通检测器布置的影响因素分析 | 第43-47页 |
| 4.1.1 系统成本 | 第43-44页 |
| 4.1.2 多源数据共享 | 第44页 |
| 4.1.3 数据需求 | 第44-46页 |
| 4.1.4 系统信息服务水平 | 第46页 |
| 4.1.5 道路基础设施 | 第46-47页 |
| 4.2 受控路网信息服务水平确定 | 第47-51页 |
| 4.2.1 受控路网信息服务水平影响因素分析 | 第47页 |
| 4.2.2 受控路网信息服务水平评价指标界定 | 第47-48页 |
| 4.2.3 基于多属性决策理论的信息服务水平确定方法 | 第48-51页 |
| 4.3 交通检测器布置的多目标优化模型 | 第51-55页 |
| 4.3.1 目标函数确定 | 第51页 |
| 4.3.2 约束条件 | 第51-52页 |
| 4.3.3 多目标优化模型 | 第52-53页 |
| 4.3.4 基于遗传算法的宽容分层序列法 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 算例分析 | 第56-66页 |
| 5.1 受控路网建立 | 第56-58页 |
| 5.1.1 路网选择 | 第56-57页 |
| 5.1.2 仿真环境 | 第57-58页 |
| 5.2 完备条件分析 | 第58-63页 |
| 5.3 交通检测器优化布局 | 第63-65页 |
| 5.3.1 路网信息服务水平划分 | 第63-64页 |
| 5.3.2 检测器布局的多目标优化模型求解 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 论文主要成果 | 第66-67页 |
| 进一步工作展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及科研成果 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76-88页 |