基于相似性的交通流分析方法
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-33页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第12-13页 |
| ·相关领域的研究情况概述 | 第13-29页 |
| ·相似和相似性分析 | 第13-16页 |
| ·时间序列相似性分析和预测 | 第16-21页 |
| ·交通流预测 | 第21-27页 |
| ·交通流状态判别和评价 | 第27-29页 |
| ·文章结构及其本文主要工作和创新点 | 第29-33页 |
| ·主要工作 | 第29-31页 |
| ·论文创新点 | 第31-32页 |
| ·文章的组织结构 | 第32-33页 |
| 第二章 交通流模式及发现方法 | 第33-66页 |
| ·问题提出 | 第33页 |
| ·基本方法简述 | 第33-40页 |
| ·相似性度量 | 第34页 |
| ·序列平滑处理 | 第34-37页 |
| ·序列分割 | 第37页 |
| ·序列符号描述 | 第37-40页 |
| ·宏观模式及发现方法 | 第40-52页 |
| ·宏观模式概述 | 第40-43页 |
| ·基模式及发现算法 | 第43-45页 |
| ·周期模式及发现算法 | 第45-47页 |
| ·趋势模式及发现算法 | 第47-52页 |
| ·微观模式及发现方法 | 第52-56页 |
| ·交通流模式及发现方法 | 第56-64页 |
| ·流量相似和工作日模式 | 第57-59页 |
| ·基于基准的成员特征分析方法 | 第59-63页 |
| ·纵向时间序列和特征 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第三章 交通流量离群数据的发现和修复 | 第66-96页 |
| ·问题提出 | 第66-67页 |
| ·离群分析方法简述 | 第67-68页 |
| ·离群定义和判别参数选择 | 第68-74页 |
| ·离群的一般性定义 | 第68-71页 |
| ·交通流离群数据判别参数选择 | 第71-74页 |
| ·交通流数据离群的类型和特征分析 | 第74-81页 |
| ·经验交通流 | 第75页 |
| ·原发型离群的现象和特征 | 第75-77页 |
| ·诱发型离群的现象和特征 | 第77-80页 |
| ·离群类的特征总结和甄别 | 第80-81页 |
| ·交通流离群数据的发现算法 | 第81-85页 |
| ·静态系统的离群数据发现算法 | 第81-82页 |
| ·实时系统的离群数据发现算法 | 第82-85页 |
| ·交通流量离群数据的修复 | 第85-90页 |
| ·离群数据的修复方法讨论 | 第85-86页 |
| ·基于相似性的静态系统离群数据的修复办法 | 第86-89页 |
| ·基于相似性的实时系统离群数据的修复办法 | 第89-90页 |
| ·交通流离群数据修复实例 | 第90-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 第四章 交通流量预测 | 第96-122页 |
| ·问题提出 | 第96-97页 |
| ·一些说明 | 第97-99页 |
| ·实验数据 | 第97-98页 |
| ·评价指标 | 第98-99页 |
| ·三种传统的短时预测方法 | 第99-104页 |
| ·短时交通流预测方法概述 | 第99-100页 |
| ·三种传统的预测方法简介 | 第100-102页 |
| ·三种方法的预测结果和评价 | 第102-104页 |
| ·基于基准的短期预测 | 第104-111页 |
| ·基本方法 | 第104-107页 |
| ·实例验证 | 第107-111页 |
| ·基于基准的中长期预测 | 第111-120页 |
| ·中长期预测的基本思想 | 第112-113页 |
| ·基于纵向序列的中长期预测方法 | 第113-116页 |
| ·实例验证 | 第116-120页 |
| ·本章小结 | 第120-122页 |
| 第五章 交通状态判别和趋势评价 | 第122-153页 |
| ·问题提出 | 第122-123页 |
| ·一些说明 | 第123-128页 |
| ·实验数据及相似特征 | 第123-125页 |
| ·交通流参数的计算及拥挤阈值 | 第125-128页 |
| ·交通流状态判别 | 第128-138页 |
| ·传统的ACI方法简介 | 第128-130页 |
| ·McMaster算法及应用 | 第130-134页 |
| ·一种新的判别方法SFT | 第134-138页 |
| ·交通状态趋势评价 | 第138-152页 |
| ·基于相似的路段负荷分析和评价 | 第138-146页 |
| ·基于拥挤状态变化的趋势评价 | 第146-148页 |
| ·基于相似的高峰特征评价 | 第148-152页 |
| ·本章小结 | 第152-153页 |
| 第六章 总结与展望 | 第153-157页 |
| ·总结 | 第153-155页 |
| ·本文创新之处 | 第155-156页 |
| ·展望 | 第156-157页 |
| 参考文献 | 第157-165页 |
| 作者简历 | 第165-168页 |
| 学位论文数据集 | 第168页 |
