摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第一章 概述 | 第9-13页 |
1.1 系统背景 | 第9-10页 |
1.2 建设内容 | 第10页 |
1.3 约束 | 第10页 |
1.4 术语 | 第10-11页 |
1.5 总体目标 | 第11页 |
1.6 设计原则 | 第11-12页 |
1.7 技术平台 | 第12-13页 |
第二章 总体设计 | 第13-16页 |
2.1 系统总体架构设计 | 第13-14页 |
2.2 系统网络结构设计 | 第14页 |
2.3 系统应用模式设计 | 第14-16页 |
第三章 系统功能设计 | 第16-29页 |
3.1 系统功能结构设计 | 第16页 |
3.2 系统详细功能设计 | 第16-29页 |
3.2.1 数据采集和接口设计 | 第16-20页 |
3.2.2 多源交通信息融合与预处理 | 第20页 |
3.2.3 交通拥堵检测与报警 | 第20页 |
3.2.4 交通信息应用接口服务 | 第20-21页 |
3.2.5 诱导处理与基于诱导屏的交通信息发布 | 第21-24页 |
3.2.6 基于网站的道路交通信息发布 | 第24页 |
3.2.7 道路交通服务水平查询、统计分析 | 第24-26页 |
3.2.8 系统管理 | 第26-29页 |
第四章 系统接口设计 | 第29-43页 |
4.1 接口类型 | 第29-30页 |
4.1.1 TCP/IP Socket接口 | 第29页 |
4.1.2 WebService接口 | 第29-30页 |
4.2 动态交通信息采集接口设计 | 第30-35页 |
4.3 静态交通信息采集接口设计 | 第35-37页 |
4.4 交通信息应用服务接口设计 | 第37-39页 |
4.4.1 路网交通热点区域数据接口 | 第37页 |
4.4.2 路网重要路段交通状态数据接口 | 第37页 |
4.4.3 路径规划服务接口 | 第37-38页 |
4.4.4 交通事件检测数据发布接口 | 第38页 |
4.4.5 交通事件数据发布接口 | 第38页 |
4.4.6 常发性拥堵发布接口 | 第38页 |
4.4.7 偶发性拥堵发布接口 | 第38页 |
4.4.8 历史拥堵事件数据发布接口 | 第38页 |
4.4.9 拥堵数据分析接口 | 第38-39页 |
4.5 交通诱导信息发布接口 | 第39-43页 |
4.5.1 接口概述 | 第39页 |
4.5.2 诱导屏终端设备发布接口设计 | 第39-43页 |
第五章 交通信息融合模型设计 | 第43-64页 |
5.1 城市路网交通数据空间融合 | 第44-46页 |
5.2 城市交通网络拓扑模型 | 第46-52页 |
5.2.1 现有交通网络模型 | 第46-47页 |
5.2.2 可细分节点模型 | 第47-50页 |
5.2.3 交叉口交通数据空间融合 | 第50-51页 |
5.2.4 快速路交通数据空间融合 | 第51-52页 |
5.3 城市路网交通数据时间融合 | 第52-53页 |
5.3.1 城市路网交通流特性分析 | 第52-53页 |
5.3.2 Daily Profile观测方法 | 第53页 |
5.3.3 基于Daily Profile的交通数据时间融合方法 | 第53页 |
5.4 城市路网交通数据特征级融合 | 第53-64页 |
5.4.1 交通流状态描述 | 第53-54页 |
5.4.2 基于格形剖分的交通模式 | 第54-55页 |
5.4.3 基于交通流状态细分模型的特征级融合方法 | 第55-57页 |
5.4.4 异构数据融合的技术实现 | 第57-59页 |
5.4.5 时空数据库系统的总体结构 | 第59-64页 |
第六章 关键算法设计 | 第64-80页 |
6.1 城市基于FCD的交通状态判别算法 | 第64-71页 |
6.1.1 概述 | 第64-65页 |
6.1.2 功能模块 | 第65-71页 |
6.2 交通信息融合算法 | 第71-76页 |
6.2.1 最小二乘支持向量机(LS-SVM) | 第72-73页 |
6.2.2 D-S证据理论 | 第73-74页 |
6.2.3 基于LS-SVM和D-S证据理论的交通数据融合算法 | 第74-76页 |
6.3 交通信息融合算法的实际效果 | 第76-80页 |
6.3.1 数据融合算法准确性评价 | 第76-78页 |
6.3.2 数据融合初步效果 | 第78-80页 |
第七章 总结 | 第80-82页 |
致谢 | 第82-83页 |
参考文献 | 第83-85页 |