| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-23页 |
| ·研究背景 | 第16页 |
| ·依托项目 | 第16页 |
| ·选题背景 | 第16页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第16-21页 |
| ·研究现状 | 第16-20页 |
| ·研究发展趋势 | 第20-21页 |
| ·研究目的及意义 | 第21页 |
| ·研究思路及章节安排 | 第21-22页 |
| ·研究思路 | 第21-22页 |
| ·本文章节安排 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 非常态下道路动态交通信息采集技术 | 第23-44页 |
| ·GPS 浮动车采集技术主要研究内容 | 第23-26页 |
| ·GPS 浮动车数据采集误差分析 | 第26-29页 |
| ·地图匹配误差 | 第27-28页 |
| ·浮动车样本量 | 第28-29页 |
| ·路网连通关系表达 | 第29页 |
| ·单车路段行程时间估计 | 第29-33页 |
| ·车辆调头判断 | 第29-30页 |
| ·单车路段行程时间估计 | 第30-31页 |
| ·实例分析 | 第31-33页 |
| ·浮动车最小样本量的确定 | 第33-35页 |
| ·基本原则 | 第33页 |
| ·方法确定 | 第33-35页 |
| ·样本量充足时交通流平均行程时间估计 | 第35-36页 |
| ·样本量不足时交通流平均行程时间估计 | 第36-40页 |
| ·样本车辆数据评价 | 第36-38页 |
| ·小样本路段行程时间估计方法 | 第38-39页 |
| ·实例分析 | 第39-40页 |
| ·基于 GPS 数据的路网连通瓶颈分析方法 | 第40-43页 |
| ·样本车辆运行分析 | 第41-42页 |
| ·不同功能车辆的停车识别 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 非常态下大范围道路交通信息处理技术 | 第44-78页 |
| ·非常态下多源交通信息质量评价与控制技术 | 第44-50页 |
| ·非常态下多源交通信息质量评价方法 | 第44-45页 |
| ·非常态下多源交通信息质量控制方法 | 第45-50页 |
| ·非常态下动态交通信息融合技术 | 第50-61页 |
| ·多模态动态交通信息自适应融合方法 | 第50-51页 |
| ·非常态下不同类型检测器权值确定 | 第51-53页 |
| ·权值确定中算法的实现 | 第53-55页 |
| ·模块例证 | 第55-61页 |
| ·非常态下基于多源实时交通信息的交通参数短时预测方法 | 第61-77页 |
| ·预测方法简介 | 第61-63页 |
| ·经验模态分解方法 | 第63-67页 |
| ·基于 EMD 的非常态交通流量多步预测技术 | 第67-74页 |
| ·基于 EMD 的非常态行程时间短时预测方法 | 第74-76页 |
| ·实例验证 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第四章 非常态下道路交通异常状态判别技术 | 第78-122页 |
| ·道路异常交通状态自动判别技术研究 | 第78-94页 |
| ·地震情况下道路交通状态自动判别技术 | 第78-89页 |
| ·暴风雪、大雾情况下道路交通状态自动判别技术 | 第89-94页 |
| ·非常态下道路交通异常状态发展态势估计方法 | 第94-121页 |
| ·城市道路交通拥挤扩散规律研究 | 第95-97页 |
| ·路网交通拥堵空间扩散范围估计方法研究 | 第97-110页 |
| ·路网交通拥堵持续时间估计方法研究 | 第110-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 第五章 总结与展望 | 第122-126页 |
| ·全文总结 | 第122-123页 |
| ·论文展望 | 第123-126页 |
| 参考文献 | 第126-132页 |
| 作者简介及攻读博士学位期间所取得的科研成果 | 第132-134页 |
| 1. 作者简介 | 第132页 |
| 2. 攻读博士期间发表的学术论文 | 第132页 |
| 3. 攻读博士期间参与的科研项目 | 第132-134页 |
| 致谢 | 第134页 |