| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第9页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.3 论文结构 | 第9-11页 |
| 第2章 文献综述 | 第11-16页 |
| 2.1 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 2.1.1 高速公路实时事件预测 | 第11-13页 |
| 2.1.2 巡逻车路径规划 | 第13-14页 |
| 2.2 交通事件中的不平衡数据集 | 第14页 |
| 2.3 现有研究中存在的问题 | 第14-15页 |
| 2.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第3章 不平衡数据下的高速公路事件预测 | 第16-34页 |
| 3.1 高速公路事预测建模 | 第16-18页 |
| 3.2 基于SMOTE和Relief的不平衡数据特征变量筛选 | 第18-21页 |
| 3.2.1 随机过采样和随机欠采样 | 第18-19页 |
| 3.2.2 基于过采样的SMOTE算法 | 第19-20页 |
| 3.2.3 基于Relief的特征变量筛选 | 第20-21页 |
| 3.3 不同分类器下的事件预测模型训练 | 第21-25页 |
| 3.3.1 基于KNN的交通事件分类器 | 第21-22页 |
| 3.3.2 基于LR的交通事件分类器 | 第22-23页 |
| 3.3.3 基于DT的交通事件分类器 | 第23-25页 |
| 3.3.4 基于GBDT的交通事件分类器 | 第25页 |
| 3.4 实例分析 | 第25-33页 |
| 3.4.1 数据收集 | 第25-27页 |
| 3.4.2 平衡与不平衡数据下的特征筛选 | 第27-28页 |
| 3.4.3 事件预测结果 | 第28-31页 |
| 3.4.4 平衡与不平横数据在相同分类器下对比分析 | 第31-32页 |
| 3.4.5 平衡与不平横数据的ROC曲线对比分析 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于事件预测的巡逻车应急救援研究 | 第34-42页 |
| 4.1 问题概述 | 第34-35页 |
| 4.2 模型简化与假设 | 第35-36页 |
| 4.2.1 模型简化 | 第35页 |
| 4.2.2 模型假设 | 第35-36页 |
| 4.3 巡逻车离散事件系统建模 | 第36-37页 |
| 4.3.1 系统实体及其属性分析 | 第36页 |
| 4.3.2 事件引发的系统状态变化 | 第36-37页 |
| 4.4 仿真实验参数设置 | 第37-41页 |
| 4.4.1 巡逻车与路网仿真参数 | 第37-38页 |
| 4.4.2 交通事件频率与时间仿真参数 | 第38-41页 |
| 4.5 仿真结果与分析 | 第41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 结论 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-48页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |