城市主干道短时交通流预测研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·论文主要内容安排 | 第15-16页 |
| 2 城市道路交通数据采集与处理 | 第16-26页 |
| ·城市道路交通信息的获取方式 | 第16-18页 |
| ·基于射频的车辆检测技术 | 第18-21页 |
| ·RFID系统的组成 | 第19-20页 |
| ·RFID的工作原理 | 第20页 |
| ·RFID在智能交通中的应用分析 | 第20-21页 |
| ·城市道路交通数据的预处理 | 第21-25页 |
| ·丢失数据的识别与处理 | 第21-22页 |
| ·错误数据的识别与处理 | 第22页 |
| ·交通流数据的筛选 | 第22-25页 |
| ·筛选依据 | 第23页 |
| ·应用分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 短时交通流预测方法的理论研究 | 第26-42页 |
| ·交通流特性分析 | 第26-28页 |
| ·交通流的基本特性 | 第26-27页 |
| ·城市交通流的统计特性 | 第27-28页 |
| ·城市主干道交通流的特征 | 第28页 |
| ·预测模型设计依据 | 第28-29页 |
| ·基于时空特性的组合预测模型 | 第29-30页 |
| ·参数的确定 | 第30-38页 |
| ·自适应平滑系数 | 第30-31页 |
| ·历史匹配值 | 第31-35页 |
| ·时间序列的分段线性表示 | 第31-32页 |
| ·欧式距离 | 第32-33页 |
| ·动态时间弯曲距离 | 第33-35页 |
| ·趋势预估值 | 第35-38页 |
| ·非参数回归预测方法 | 第38-41页 |
| ·非参数回归方法 | 第38页 |
| ·改进的非参数回归预测方法 | 第38-41页 |
| ·历史数据 | 第38-39页 |
| ·状态向量 | 第39页 |
| ·距离度量准则 | 第39页 |
| ·近邻K值 | 第39页 |
| ·预测算法 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4 短时交通流预测方法的仿真实验及软件设计 | 第42-69页 |
| ·厦门市智能交通建设情况介绍 | 第42-43页 |
| ·交通流数据的获取 | 第43-48页 |
| ·研究路段检测器情况介绍 | 第44-46页 |
| ·RFID数据 | 第46-48页 |
| ·交通流数据的预处理 | 第48-50页 |
| ·仿真实验 | 第50-58页 |
| ·预测评价指标 | 第50页 |
| ·组合预测模型的仿真实验 | 第50-56页 |
| ·实验流程 | 第50-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-56页 |
| ·非参数回归模型的仿真实验 | 第56-58页 |
| ·实验流程 | 第56-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-58页 |
| ·软件设计 | 第58-68页 |
| ·数据存储 | 第58-60页 |
| ·可执行文件 | 第60-63页 |
| ·软件实现过程 | 第63-65页 |
| ·界面运行效果 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
