| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| 1．1 高速公路交通监控系统概述 | 第7-10页 |
| 1．1．1 高速公路交通监控系统的任务 | 第7-8页 |
| 1．1．2 高速公路交通监控系统的一般组成 | 第8-10页 |
| 1．2 高速公路交通监控系统的有关技术 | 第10-12页 |
| 1．2．1 交通信息的采集与处理 | 第10-11页 |
| 1．2．2 交通拥挤和事件的自动检测 | 第11页 |
| 1．2．3 主线控制 | 第11-12页 |
| 1．3 本论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 高速公路交通流模型 | 第14-28页 |
| 2．1 交通流基本参数模型 | 第14-18页 |
| 2．1．1 基本概念 | 第14-16页 |
| 2．1．2 密度和占有率关系 | 第16页 |
| 2．1．3 车速与密度关系 | 第16-17页 |
| 2．1．4 交通量与密度关系 | 第17-18页 |
| 2．1．5 交通量与车速关系 | 第18页 |
| 2．2 交通流宏观稳态模型 | 第18-21页 |
| 2．2．1 递推模型 | 第19页 |
| 2．2．2 起始—到达模型 | 第19-20页 |
| 2．2．3 起始—终点模型 | 第20-21页 |
| 2．3 交通流动态模型 | 第21-25页 |
| 2．3．1 动态密度模型 | 第21-22页 |
| 2．3．2 动态流量模型 | 第22-23页 |
| 2．3．3 动态速度模型 | 第23-25页 |
| 2．4 网格传输模型 | 第25-27页 |
| 2．5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于模糊模式识别的交通事件检测算法 | 第28-45页 |
| 3．1 交通事件的基本概念 | 第28-29页 |
| 3．2 传统的事件检测算法 | 第29-32页 |
| 3．2．1 California算法及其变种 | 第29-31页 |
| 3．2．2 传统事件检测算法的不足 | 第31-32页 |
| 3．3 基于模糊模式识别的智能AID算法 | 第32-44页 |
| 3．3．1 模糊模式识别概述 | 第33-35页 |
| 3．3．2 特征向量及其隶属度函数的确定 | 第35-37页 |
| 3．3．3 事件状态定义 | 第37-38页 |
| 3．3．4 识别过程 | 第38-39页 |
| 3．3．5 算例仿真验证 | 第39-44页 |
| 3．4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 主线控制 | 第45-59页 |
| 4．1 主线控制概述 | 第45页 |
| 4．2 可变速度控制 | 第45-47页 |
| 4．3 基于模糊规则的可变速度控制 | 第47-58页 |
| 4．3．1 两层模糊推理结构 | 第48-49页 |
| 4．3．2 隶属度函数 | 第49-54页 |
| 4．3．3 模糊规则库 | 第54-56页 |
| 4．3．4 推理结果的清晰化处理 | 第56-57页 |
| 4．3．5 推理过程的软件实现 | 第57-58页 |
| 4．4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 系统软件设计与实现 | 第59-76页 |
| 5．1 工程背景 | 第59-60页 |
| 5．2 硬件构成 | 第60-64页 |
| 5．2．1 CCTV（闭路电视）监视 | 第60页 |
| 5．2．2 车辆检测器（VD） | 第60-61页 |
| 5．2．3 气象检测器（WS） | 第61-62页 |
| 5．2．4 可变限速标志（CSLS）和可变情报板（CMS） | 第62-63页 |
| 5．2．5 紧急电话（ET） | 第63页 |
| 5．2．6 监控中心 | 第63-64页 |
| 5．2．7 设备通信 | 第64页 |
| 5．3 软件设计与实现 | 第64-75页 |
| 5．3．1 系统总体目标 | 第64页 |
| 5．3．2 软件运行环境 | 第64-65页 |
| 5．3．3 系统需求 | 第65-66页 |
| 5．3．4 系统模块划分 | 第66-67页 |
| 5．3．5 通信机软件 | 第67-72页 |
| 5．3．6 图形机软件 | 第72-74页 |
| 5．3．7 紧急电话处理软件 | 第74-75页 |
| 5．4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |