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基于车载GPS数据的交通流路段平均行程时间估计与预测方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-15页
第1章 绪论第15-25页
   ·依托课题第15页
   ·选题背景及研究意义第15-17页
   ·国内外研究历史和现状评述第17-23页
     ·基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 估计方法评述第17-21页
     ·基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 预测方法评述第21-23页
   ·主要研究内容及论文结构第23页
   ·小结第23-25页
第2章 车载 GPS 数据的预处理方法研究第25-37页
   ·概述第25页
   ·车载 GPS 漂移数据的处理方法第25-27页
   ·车载 GPS 冗余数据的处理方法第27-29页
   ·车载 GPS 定位偏差数据的处理方法第29-32页
     ·匹配候选路段集合确定方法第30-31页
     ·匹配路段确定方法第31-32页
     ·匹配位置确定方法第32页
   ·实例分析第32-35页
     ·数据来源第32-33页
     ·实验方案设计第33-34页
     ·实验结果与分析第34-35页
   ·小结第35-37页
第3章 基于车载 GPS 数据的单车路段行程时间估计方法研究第37-55页
   ·概述第37页
   ·位置-时间插值方法的改进第37-40页
   ·速度-时间积分方法的改进第40-44页
   ·单车路段行程时间改进融合方法第44-45页
   ·实证分析第45-53页
     ·数据来源第45-46页
     ·实验方案设计第46-47页
     ·实验结果与分析第47-53页
   ·小结第53-55页
第4章 基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 估计方法研究第55-67页
   ·概述第55页
   ·基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 估计影响因素分析第55-57页
     ·样本车种类的影响分析第55-56页
     ·交通流运行状态的影响分析第56-57页
   ·基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 估计方法第57-59页
     ·SVM 的工作原理第57页
     ·基于 SVM 的交通流 LATT 估计方法的工作步骤第57-59页
   ·实证分析第59-65页
     ·数据来源第59-60页
     ·实验方案设计第60-61页
     ·实验结果与分析第61-65页
   ·小结第65-67页
第5章 基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 预测方法研究第67-79页
   ·概述第67页
   ·基本预测方法的选择第67页
   ·基本预测方法的工作原理第67-71页
     ·卡尔曼滤波预测方法原理第68-69页
     ·改进卡尔曼滤波预测方法原理第69页
     ·BP 神经网络预测方法原理第69-70页
     ·遗传神经网络预测方法原理第70-71页
   ·基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 组合预测方法研究第71-73页
   ·实例验证第73-78页
     ·数据来源第73页
     ·实验方案设计第73-74页
     ·实验结果与分析第74-78页
   ·小结第78-79页
第6章 总结与展望第79-81页
   ·总结第79-80页
   ·展望第80-81页
参考文献第81-85页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第85-87页
致谢第87页

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