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 |