| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 RFID技术在交通中应用研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 交通状态判别现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容及目标 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 相关技术理论 | 第16-24页 |
| 2.1 常见交通流参数 | 第16-18页 |
| 2.2 基于RFID技术的交通信息采集 | 第18-20页 |
| 2.2.1 基于RFID技术的交通信息采集工作原理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 RFID技术在交通信息采集中的优势 | 第20页 |
| 2.3 冗余数据处理 | 第20-23页 |
| 2.3.1 冗余数据分类 | 第20-21页 |
| 2.3.2 冗余数据检测 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于模糊聚类算法的交通状态判别 | 第24-36页 |
| 3.1 FCM聚类算法 | 第24-26页 |
| 3.2 FCM聚类算法参数研究 | 第26-28页 |
| 3.3 基于FCM交通状态判别方法 | 第28-35页 |
| 3.3.1 交通状态划分等级确定 | 第28-31页 |
| 3.3.2 交通参数选择 | 第31-32页 |
| 3.3.3 FCM交通状态判别算法 | 第32-34页 |
| 3.3.4 交通状态判别算法性能评价指标 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 拥堵强度模型设计 | 第36-47页 |
| 4.1 拥堵强度量化现状 | 第36-38页 |
| 4.2 拥堵强度量化原则 | 第38-39页 |
| 4.3 拥堵强度模型设计 | 第39-46页 |
| 4.3.1 聚类中心拥堵强度 | 第40-41页 |
| 4.3.2 边界点拥堵强度 | 第41-42页 |
| 4.3.3 普通样本点拥堵强度 | 第42-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验结果分析 | 第47-61页 |
| 5.1 实验条件 | 第47页 |
| 5.2 交通流参数时间分布 | 第47-52页 |
| 5.2.1 交通量时间分布 | 第48-49页 |
| 5.2.2 速度时间分布 | 第49-50页 |
| 5.2.3 密度时间分布 | 第50-52页 |
| 5.3 交通状态判别结果 | 第52-56页 |
| 5.4 算法对比 | 第56-57页 |
| 5.5 拥堵强度时间分布 | 第57-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-62页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 下一步工作 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |