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基于微波数据的高速公路交通拥挤检测及旅行时间预测

致谢第5-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-24页
    1.1 课题来源与研究对象第12-13页
        1.1.1 课题来源第12页
        1.1.2 研究对象第12-13页
    1.2 研究背景及意义第13-14页
        1.2.1 研究背景第13-14页
        1.2.2 研究意义第14页
    1.3 国内外研究现状第14-22页
        1.3.1 交通拥挤检测研究现状第14-16页
        1.3.2 旅行时间预测研究现状第16-19页
        1.3.3 国内外系统应用现状第19-22页
    1.4 研究内容及技术路线第22-24页
2 交通数据采集与处理第24-36页
    2.1 交通数据采集及特性分析第24-30页
    2.2 数据处理方法设计第30-32页
        2.2.1 基于阈值法和交通流理论的错误数据识别第30-32页
        2.2.2 分车道数据整合第32页
    2.3 验证分析第32-34页
        2.3.1 数据来源第32-33页
        2.3.2 试验结果与效果分析第33-34页
    2.4 小结第34-36页
3 基于微波数据的高速公路交通拥挤检测第36-45页
    3.1 概述第36-37页
    3.2 交通拥挤检测基本原理第37-38页
    3.3 基于模式匹配和多节点相关性分析的交通拥挤检测算法设计第38-42页
        3.3.1 历史模式库的建立第38-40页
        3.3.2 单节点模式匹配第40-41页
        3.3.3 多节点相关性分析第41-42页
    3.4 验证分析第42-44页
    3.5 小结第44-45页
4 基于微波数据的高速公路旅行时间预测第45-60页
    4.1 概述第45-46页
    4.2 历史模式库建立第46-52页
        4.2.1 基于二维线性插值和分段法的旅行时间计算第46-48页
        4.2.2 状态向量的构成第48-52页
    4.3 K近邻搜索策略第52页
    4.4 加权平均预测函数第52页
    4.5 验证分析第52-59页
        4.5.1 对比数据第53页
        4.5.2 标定K值第53-54页
        4.5.3 预测结果与误差分析第54-59页
    4.6 小结第59-60页
5 交通拥挤检测与旅行时间预测系统软件开发第60-70页
    5.1 系统总体架构设计第60-62页
        5.1.1 系统需求分析第60页
        5.1.2 系统功能定位第60-61页
        5.1.3 系统逻辑框架设计第61-62页
    5.2 系统设计与开发第62-69页
        5.2.1 系统数据库设计第62-65页
        5.2.2 交通拥挤检测与旅行时间预测核心子系统第65-67页
        5.2.3 结果展示第67-69页
    5.3 小结第69-70页
6 结论与展望第70-72页
    6.1 论文主要工作第70-71页
    6.2 论文创新点第71页
    6.3 研究展望第71-72页
参考文献第72-76页
附录A第76-78页
附录B第78-80页
作者简历第80-84页
学位论文数据集第84页

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