基于状态划分的交通流短时预测方法研究
| 中文摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-12页 |
| ·论文研究意义和背景 | 第10-11页 |
| ·论文体系框架和主要内容 | 第11-12页 |
| 2 交通流相关理论综述 | 第12-36页 |
| ·交通流理论简介 | 第12-21页 |
| ·交通流理论的发展 | 第12-13页 |
| ·交通流理论的研究内容 | 第13-14页 |
| ·交通流理论的研究趋势 | 第14-15页 |
| ·主要交通流模型简介及评述 | 第15-21页 |
| ·三相交通流理论简介 | 第21-29页 |
| ·交通流理论的FDA法 | 第21-22页 |
| ·三相交通流理论的基本概念 | 第22页 |
| ·三相交通流理论的基本假设 | 第22-23页 |
| ·三相交通流理论的基本内容 | 第23-24页 |
| ·三相交通流理论的状态转移理论 | 第24-29页 |
| ·交通流短时定量预测方法概述 | 第29-31页 |
| ·交通状态判断方法概述 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 3 基于小波分析的交通流状态划分 | 第36-54页 |
| ·小波分析基本理论 | 第36-39页 |
| ·小波分析理论的发展简史 | 第36-37页 |
| ·小波分析理论概述 | 第37-39页 |
| ·基于小波分析的交通流参数状态划分 | 第39-53页 |
| ·数据来源和道路情况 | 第39-40页 |
| ·交通流量的状态划分 | 第40-44页 |
| ·交通速度的状态划分 | 第44-49页 |
| ·交通密度的状态划分 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 4 基于单一预测模型的交通流预测 | 第54-65页 |
| ·神经网络预测模型 | 第54-57页 |
| ·算法原理 | 第55页 |
| ·模型设计 | 第55-57页 |
| ·卡尔曼滤波预测模型 | 第57-60页 |
| ·算法原理 | 第57-58页 |
| ·模型设计 | 第58-60页 |
| ·实证分析 | 第60-64页 |
| ·实证数据来源 | 第60页 |
| ·误差指标定义 | 第60-61页 |
| ·预测结果分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 5 基于交通状态划分的交通流预测 | 第65-70页 |
| ·交通状态判断准则 | 第65页 |
| ·基于交通状态划分的交通流预测方法 | 第65-66页 |
| ·实证分析 | 第66-69页 |
| ·实证数据来源 | 第66-67页 |
| ·预测结果分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 6 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 作者简历 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
