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高速公路意外事件影响下的车辆行为模型与事件检测研究

第1章 绪论第1-34页
   ·问题来源和研究意义第18-20页
     ·高速公路意外事件及其影响第18页
     ·问题来源第18-19页
     ·研究意义第19-20页
   ·国内外发展现状分析第20-27页
     ·车辆行为模型发展分析第20页
     ·交通流仿真发展分析第20-21页
     ·检测模式现状分析第21-22页
     ·检测算法发展分析第22-27页
   ·问题的提出第27页
   ·研究的目标与主要内容第27-30页
     ·研究目标第27-28页
     ·主要内容第28-30页
   ·研究的关键问题第30-31页
   ·研究方法与技术路线第31-32页
     ·采取的研究方法第31页
     ·技术路线第31-32页
   ·结构安排第32-34页
第2章 高速公路意外事件下的车辆行为与模型分析第34-52页
   ·高速公路意外交通事件与车辆行为第34-36页
     ·意外事件占用道路资源的特性第34-35页
     ·意外事件对交通流的影响第35-36页
   ·意外事件影响下的跟驰模型分析设定第36-39页
     ·分析的目的与对象第36页
     ·分析假设与意外事件影响模拟第36-38页
     ·数值模拟系统第38-39页
   ·意外事件下的跟驰模型性能分析第39-47页
     ·线性跟驰模型数值模拟及分析第39-43页
     ·非线性跟驰模型数值模拟及分析第43-44页
     ·基于紧急制动的防碰撞模型第44-45页
     ·基于期望间距的跟驰模型数值模拟分析第45-46页
     ·跟驰模型分析结果第46-47页
   ·特定过程下的车辆跟驰试验第47-48页
     ·车辆跟驰正交试验方案第47页
     ·车辆跟驰试验第47-48页
   ·意外事件下的车道变换行为与模型分析第48-51页
     ·车道变换条件调查第48-49页
     ·车道变换模型分析第49-50页
     ·意外事件下的车道变换行为第50页
     ·车道功能转换对车道变换的影响第50-51页
   ·小结第51-52页
第3章 基于智能主体的车辆跟驰与车道变换模型第52-88页
   ·智能主体与多主体系统第52-53页
     ·智能主体理论第52-53页
     ·多主体系统理论第53页
   ·智能主体和多主体系统与车辆行为的联系第53-55页
   ·基于智能主体的跟驰模型框架与车辆主体结构第55-57页
     ·跟驰模型框架与多车辆主体系统第55-56页
     ·车辆主体的结构第56-57页
   ·车辆跟驰的BDI模型第57-60页
     ·车辆跟驰的B_F模型第57-58页
     ·车辆跟驰的D_F模型第58-59页
     ·车辆跟驰的I_F模型第59-60页
   ·车辆跟驰中愿望的描述第60-65页
     ·间距愿望的描述第60-63页
     ·基于PD控制的加速度愿望描述第63-65页
   ·车辆跟驰的意图描述第65-66页
   ·基于Agent的车道变换模型框架第66-67页
   ·车道变换的BDI模型第67-71页
     ·车道变换模型的B_C模型第67-69页
     ·车道变换模型的D_C模型第69页
     ·车道变换模型的I_C模型第69-71页
   ·车道变换模型的空间规则第71-75页
     ·车道变换模型的空间关系第71页
     ·空间关系的利益函数构建第71-75页
   ·车道变换的时间规则第75-78页
   ·车道变换的状态规则第78-80页
   ·车道变换的主观意愿规则第80-83页
     ·主观意愿的调查与分析第80-82页
     ·主观意愿规则的建立与试验第82-83页
   ·模型验证第83-86页
     ·跟驰模型验证第83-85页
     ·车道变换模型验证第85-86页
   ·小结第86-88页
第4章 意外事件下的高速公路交通流仿真与意外事件数据库第88-106页
   ·车辆主体属性与实体模型第88-90页
     ·车辆主体的属性第88-89页
     ·车辆主体的实体模型第89-90页
   ·基于分层解析的需求分析第90-92页
     ·分层解析需求分析思路第90-91页
     ·基于分层解析的需求分析第91-92页
   ·多车辆主体系统之间的协同工作第92-93页
     ·多车辆主体系统之间的通信第92-93页
     ·多车辆主体系统之间的协商第93页
   ·系统控制域的相互关系第93-94页
   ·仿真前的交通调查第94-98页
     ·驾驶员属性调查第95-96页
     ·交通组成调查第96-97页
     ·交通流参数调查第97页
     ·期望速度调查第97-98页
   ·随机变量与车辆产生第98-101页
     ·随机变量的生成与随机数的产生第98-99页
     ·车辆产生第99-101页
   ·仿真平台与功能第101-102页
   ·参数标定与数据库生成第102-104页
     ·参数标定第102页
     ·数据库的生成第102-104页
   ·小结第104-106页
第5章 基于MLF的高速公路意外事件检测模型及其规律分析第106-126页
   ·检测性能评价指标的改善第106-107页
   ·被处理信息与拟选模型第107-108页
   ·基于BP算法的MLF模型第108-110页
     ·基于BP算法的MLF模型与实现第108-109页
     ·标准算法的改进第109-110页
   ·基于MLF的高速公路意外事件检测模型建立第110-114页
     ·检测模型基本结构及检测原理第110-112页
     ·训练数据第112-113页
     ·神经网络的训练第113-114页
   ·基于MLF检测模型的输入特征规律分析第114-121页
     ·单侧输入与双侧输的分析第114-115页
     ·多时阶与单因素特征分析第115-118页
     ·多因素组合输入特征检测性能分析第118-121页
   ·检测模型的隐层结构特征分析第121-122页
   ·不同神经网络检测模型的比较第122-123页
   ·小结第123-126页
第6章 基于SVM的高速公路意外事件检测模型第126-144页
   ·线性可分SVM及其应用第126-130页
     ·线性可分SVM的数学描述第126-129页
     ·线性可分SVM的应用第129-130页
   ·非线性可分SVM分类器的描述与高维推广第130-132页
     ·非线性可分SVM分类器第130-131页
     ·SVM分类器的高维推广第131-132页
     ·非线性可分SVM分类的应用第132页
   ·SVM分类器中核的分析第132-135页
   ·SVM分类器用于事件检测的分析与实现第135-136页
   ·基于SVM的高速公路交通意外事件检测第136-139页
     ·检测信息分析第136-137页
     ·意外事件检测第137-139页
     ·模型中不同核的性能测试与选择第139页
   ·不同输入的高速公路交通意外事件检测分析第139-143页
     ·单双侧输入的对比分析第139-141页
     ·组合输入的效果对比分析第141-143页
   ·小结第143-144页
第7章 基于WT的高速公路意外事件检测模型第144-158页
   ·一维连续小波变换及事件检测分析第144-146页
     ·小波变换原理与一维连续小波变换第144-145页
     ·一维连续小波变换高速公路意外事件检测试验第145-146页
   ·一维离散小波变换及事件检测分析第146-149页
     ·一维离散小波变换第146-147页
     ·一维离散小波变换高速公路意外事件检测试验第147-149页
   ·二维小波变换与事件检测分析第149-150页
     ·二维小波变换第149页
     ·二维小波变换高速公路意外事件检测试验第149-150页
   ·基于离散小波的意外事件检测模式第150-154页
     ·一维离散小波意外事件检测流程第150-151页
     ·检测的判别模式及其实现第151-154页
   ·检测模型中尺度和小波基的选择第154-155页
   ·小结第155-158页
第8章 意外事件检测模型应用与改善第158-168页
   ·模型检测数据库设置第158-159页
   ·模型检测试验结果与对比分析第159-161页
   ·模型改善与性能测试第161-163页
   ·在线检测时间与检测车道的规律分析第163-165页
     ·在线检测时间的基本规律第163-164页
     ·单车道与双车道意外事件的检测规律第164-165页
   ·小结第165-168页
结论第168-177页
 研究结论第168-173页
 论文创新第173-175页
 进一步研究的思考第175-177页
致谢第177-178页
参考文献第178-189页
攻读博士期间发表的论文及科研成果第189-190页

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