| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·山区公路交通安全管理技术研究概况 | 第13-16页 |
| ·论文研究目标及主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 适于山区公路交通安全评价的分段速度预测 | 第18-29页 |
| ·山区公路速度预测研究现状 | 第18-19页 |
| ·山区公路条件对速度的影响 | 第19-21页 |
| ·道路线形与车速的关系 | 第20页 |
| ·纵坡与车速的关系 | 第20-21页 |
| ·竖曲线与车速的关系 | 第21页 |
| ·交通条件对车速的影响 | 第21页 |
| ·山区公路分段速度预测 | 第21-26页 |
| ·山区公路段落划分 | 第21-22页 |
| ·分段期望速度分析 | 第22-25页 |
| ·气候条件修正 | 第25页 |
| ·实际速度预测 | 第25-26页 |
| ·实例分析 | 第26-27页 |
| ·将研究对象分段 | 第26页 |
| ·实际运行速度预测 | 第26-27页 |
| ·结果分析 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于概率神经网络的山区公路安全状态评价及预警研究 | 第29-44页 |
| ·路段划分 | 第29-30页 |
| ·路段划分的原则 | 第29-30页 |
| ·路段划分的作用 | 第30页 |
| ·输入指标的分析 | 第30-37页 |
| ·道路线性设计因素 | 第30-33页 |
| ·车速离散性因素 | 第33-34页 |
| ·车速连续性因素 | 第34-36页 |
| ·历史事故率指标 | 第36-37页 |
| ·评价指标及其标准 | 第37-38页 |
| ·数据处理方法-概率神经网络PNN模型 | 第38-39页 |
| ·PNN模型结构 | 第38-39页 |
| ·PNN模型的工作原理 | 第39页 |
| ·实例分析 | 第39-43页 |
| ·输入变量的确定 | 第40页 |
| ·输入变量的预处理 | 第40页 |
| ·网络建立、学习和检验 | 第40-43页 |
| ·评价结果 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 适于山区公路交通安全管理的多参数事件检测技术研究 | 第44-55页 |
| ·概述 | 第44-45页 |
| ·基本原理 | 第45-50页 |
| ·参数选择 | 第45-46页 |
| ·事件发生的判别 | 第46-48页 |
| ·事件发生地点确定 | 第48-50页 |
| ·仿真实验 | 第50-53页 |
| ·实验准备 | 第50页 |
| ·数据采集间隔 | 第50-51页 |
| ·仿真数据及分析 | 第51-53页 |
| ·检测结果 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 山区公路交通安全管理系统框架设计 | 第55-63页 |
| ·系统概述 | 第55-56页 |
| ·系统应用研究现状 | 第55页 |
| ·系统需求分析 | 第55-56页 |
| ·系统功能模块设计 | 第56-60页 |
| ·基础数据库模块 | 第56-58页 |
| ·路段安全评价模块 | 第58页 |
| ·路段安全状态预警模块 | 第58-59页 |
| ·事件检测和管理模块 | 第59-60页 |
| ·系统框架的构建和设计 | 第60-62页 |
| ·数据流程 | 第60-61页 |
| ·系统总体构架 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第71页 |