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信息化条件下营运车辆安全监管关键技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-12页
1 绪论第12-34页
   ·问题的提出第12-14页
   ·研究意义第14-15页
   ·国内外相关研究现状第15-30页
     ·定位技术方面第15-24页
     ·安全监控方面第24-30页
   ·论文的主要内容及章节安排第30-32页
   ·本章小结第32-34页
2 信息化条件下营运车辆安全监管体系第34-52页
   ·引言第34-35页
   ·基于信息反馈机制的安全监管体系框架第35-36页
   ·安全监管体系框架层次及功能第36-37页
     ·对象层第36-37页
     ·监管层第37页
     ·反馈层第37页
     ·控制层第37页
   ·安全监管体系框架特点分析第37-38页
     ·动态特性第37页
     ·实时特性第37页
     ·信息反馈特性第37-38页
   ·“两客一危”监控系统构建第38-42页
     ·系统平台第38-39页
     ·系统功能第39-41页
     ·系统特点第41-42页
   ·“两客一危”监控系统的部署应用第42-50页
     ·背景介绍第42页
     ·系统完成前的道路安全情况第42-45页
     ·系统完成后的道路安全情况第45-50页
   ·本章小结第50-52页
3 基于熵权的运营车辆安全模糊综合评价第52-68页
   ·引言第52-53页
   ·“两客一危”运营安全体系评价指标第53-54页
     ·评价指标的内容第53页
     ·评价方法的提出第53-54页
   ·熵权的模糊综合评价方法第54-59页
     ·熵的基本原理第54页
     ·建立多级模糊层次综合评价模型第54-59页
   ·综合权重的确定第59-60页
   ·“两客一危”运营安全评价实例第60-66页
     ·评价对象和数据来源第60-61页
     ·单因素模糊综合评价第61-64页
     ·多级模糊综合评价第64-66页
   ·本章小结第66-68页
4 基于 DM(Data Mining)技术的营运车辆超速规律分析第68-78页
   ·引言第68页
   ·基于数据挖掘的超速规律分析总体框架第68-69页
   ·关键问题与处理方法第69-74页
     ·数据预处理第69-71页
     ·数据仓库(Data Warehouse, DW)的多维模型设计第71-73页
     ·挖掘算法的分析与选择第73-74页
   ·实验分析第74-76页
     ·实验数据及运行环境第74页
     ·实验结果及分析第74-76页
   ·车辆超速管控措施第76-77页
   ·本章小结第77-78页
5 营运车辆追尾机理及其抑制方法研究第78-98页
   ·引言第78-80页
   ·车辆追尾机理分析第80-81页
   ·基于多前车信息的车辆追尾抑制方法第81-88页
     ·多车跟驰特性分析第81-82页
     ·基于多前车信息的车辆运行建模——MAVD 模型第82-83页
     ·MAVD 模型稳定性分析第83-84页
     ·基于 MAVD 模型的车辆运行延迟和启动过程分析第84-86页
     ·抑制方法第86页
     ·数值仿真第86-88页
   ·基于前后车信息的车辆追尾抑制方法第88-96页
     ·考虑前后车辆综合效应的车辆运行建模——BL&OVD 模型第88-89页
     ·BL&OVD 模型线性稳定性分析第89-91页
     ·BL&OVD 模型非线性分析第91-93页
     ·抑制方法第93页
     ·BL&OVD 模型数值模拟第93-96页
   ·结果的分析与讨论第96-97页
   ·本章小结第97-98页
6 结论与展望第98-100页
   ·本文的主要结论第98-99页
   ·展望第99-100页
致谢第100-102页
参考文献第102-110页
附录第110-111页
 A 作者在攻读博士学位期间发表和录用的学术论文第110页
 B 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目第110-111页
 C 作者在攻读博士学位期间申请的专利第111页

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