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自由式路网交通拥堵预报方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 选题背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 交通参数短时预测研究现状第10-12页
        1.2.2 交通拥堵状态判别研究现状第12-14页
    1.3 论文研究方案第14-17页
        1.3.1 论文研究内容第14-16页
        1.3.2 论文研究技术路线第16-17页
第二章 自由式路网交通拥堵预报相关理论第17-29页
    2.1 自由式路网特性分析第17-18页
        2.1.1 自由式路网交叉.特性分析第17页
        2.1.2 自由式路网道路网特性分析第17-18页
        2.1.3 自由式路网交通流特性分析第18页
    2.2 自由式路网交通拥堵基本特征分析第18-26页
        2.2.1 交通拥堵的含义第18-19页
        2.2.2 交通拥堵的分类及属性第19-20页
        2.2.3 交通拥堵的交通流特性第20-23页
        2.2.4 交通拥堵的时空分布特征第23页
        2.2.5 自由式路网交通拥堵形成的原因第23-26页
    2.3 空间相关性基本理论第26-28页
        2.3.1 空间相关性第26-27页
        2.3.2 多断面交通流数据的空间相关性第27页
        2.3.3 相关系数基本原理第27-28页
    2.4 自由式路网交通拥堵预报原理第28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 交通信息的采集与预处理第29-40页
    3.1 交通流基本特征参数第29-32页
    3.2 交通信息采集技术第32-34页
        3.2.1 固定型交通信息采集技术第32-33页
        3.2.2 移动型交通信息采集技术第33-34页
    3.3 交通信息预处理第34-39页
        3.3.1 故障数据的识别第35-38页
        3.3.2 故障数据的修复第38-39页
        3.3.3 预测数据归一化处理第39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 自由式路网交通参数短时预测方法研究第40-67页
    4.1 交通流短时预测的特性第40-41页
    4.2 基于空间相关性的自由式路网短时交通流预测模型第41-43页
    4.3 ARIMA模型的预测原理及方法第43-55页
        4.3.1 多维ARMA(p,q)和多维ARIMA(p,d,q)第43-47页
        4.3.2 基于空间相关性的短时交通流参数预测ARIMA模型第47-49页
        4.3.3 仿真结果与分析第49-55页
    4.4 RBF神经网络第55-62页
        4.4.1 径向基函数的定义和分类第56-57页
        4.4.2 RBF神经网络模型第57-59页
        4.4.3 RBF神经网络的学习算法第59-60页
        4.4.4 基于空间相关性的短时交通流预测RBF神经网络模型第60-61页
        4.4.5 仿真结果与分析第61-62页
    4.5 组合模型第62-66页
        4.5.1 组合原理第63-64页
        4.5.2 权重的确定方法第64-65页
        4.5.3 仿真结果与分析第65-66页
    4.6 本章小结第66-67页
第五章 自由式路网交通拥堵状态判别与预报研究第67-79页
    5.1 路网交通拥堵等级划分第67页
    5.2 自由式路网交通拥堵评价指标体系第67-72页
        5.2.1 指标体系的选取原则第67-68页
        5.2.2 评级指标选取方法及流程第68-69页
        5.2.3 自由式路网交通拥堵评价指标的确定第69-72页
    5.3 自由式路网交通拥堵判定模型第72-77页
        5.3.1 AHP- Entropy确定评价指标的权重第72-75页
        5.3.2 模糊综合评判第75-77页
    5.4 自由式路网交通拥堵信息预报第77-78页
    5.5 本章小结第78-79页
第六章 结束语第79-81页
    6.1 论文主要工作第79页
    6.2 论文主要创新点第79页
    6.3 论文的不足之处第79-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-86页
在校期间发表的论文和取得的学术成果第86页
    一 公开发表的学术论文第86页
    二 参与的科研项目第86页

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