| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题的来源、研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·课题的来源 | 第9页 |
| ·研究的背景 | 第9-12页 |
| ·国内外交通流数据采集技术发展概况 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状与应用情况 | 第13-14页 |
| ·论文研究目的和研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 交通流采集技术及交通流诱导系统 | 第16-30页 |
| ·交通流参数 | 第16-18页 |
| ·交通流的动态特性分析 | 第18-19页 |
| ·道路交通状态指标体系的需求分析 | 第19-20页 |
| ·交通流量参数采集技术 | 第20-25页 |
| ·目前交通流信息采集常用方法 | 第21-22页 |
| ·基于GPS 浮动车交通流采集技术 | 第22-25页 |
| ·交通流诱导系统 | 第25-29页 |
| ·城市交通流诱导系统的定义 | 第25-26页 |
| ·城市交通流诱导系统的研究内容 | 第26页 |
| ·动态路径诱导系统的构成 | 第26-27页 |
| ·城市交通流诱导系统的结构框架 | 第27-29页 |
| ·城市交通流诱导系统的实施框架 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于GPS 浮动车的数据融合方法研究 | 第30-38页 |
| ·数据融合的定义 | 第30-32页 |
| ·数据融合理论和技术在交通领域的发展和应用现状 | 第32-33页 |
| ·通过地感线圈采集与浮动车采集相融合获得准确的平均车速 | 第33页 |
| ·融合的基本原理及融合模型的建立 | 第33-34页 |
| ·道路空间速度的数据融合 | 第34-37页 |
| ·地感线圈检测器的数据格式 | 第34页 |
| ·求浮动车数据的校准比 | 第34-36页 |
| ·建立校准比表 | 第36页 |
| ·求道路空间平均车速流程 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于GPS 浮动车数据的交通流诱导方法研究 | 第38-48页 |
| ·基于城市路网的最优路径选择相关概念 | 第38-43页 |
| ·网络数据模型的基本概念 | 第38页 |
| ·最优路径概述 | 第38-39页 |
| ·最优路径选择经典算法 | 第39-41页 |
| ·影响最优路径选择的因素 | 第41-43页 |
| ·普通车辆诱导 | 第43-45页 |
| ·由浮动车数据计算路段行程时间 | 第43-44页 |
| ·建立时间代价表 | 第44-45页 |
| ·动态最优路径选择 | 第45页 |
| ·公交车辆诱导 | 第45-47页 |
| ·由公交浮动车数据计算各站间行驶时间 | 第45-46页 |
| ·建立公交车行驶时间代价表 | 第46页 |
| ·公交诱导算法 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 具体实例分析 | 第48-60页 |
| ·广州城市公路现状与交通需求 | 第48-49页 |
| ·优化广州市交通路网的解决方案 | 第49-50页 |
| ·算法的具体实现 | 第50-59页 |
| ·建立基于历史数据的校准表 | 第50-54页 |
| ·融合算法的仿真实验 | 第54-55页 |
| ·建立时间代价表 | 第55-59页 |
| ·结果分析 | 第59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 论文主要结论 | 第60页 |
| 尚待进一步研究的问题 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |