浮动车数据在城市道路交通事件检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 引言 | 第12-16页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·问题定位 | 第13页 |
| ·研究目的与意义 | 第13-14页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第14-16页 |
| 2 交通事件检测算法研究综述 | 第16-19页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·交通事件分类 | 第16-17页 |
| ·交通事件自动检测算法 | 第17-18页 |
| ·以往研究评述 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 数据来源及预处理 | 第19-28页 |
| ·浮动车采集数据质量控制 | 第19-24页 |
| ·交通信息采集技术与方法 | 第19-20页 |
| ·浮动车技术简介 | 第20-23页 |
| ·浮动车采集数据质量及其成因 | 第23页 |
| ·浮动车采集数据质量控制流程与方法 | 第23-24页 |
| ·面向大规模路网的地图匹配 | 第24-27页 |
| ·基本原理 | 第25页 |
| ·匹配流程 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4 城市道路交通事件检测模型 | 第28-45页 |
| ·问题的基本描述与研究思路 | 第28页 |
| ·事件条件下交通流特征 | 第28-30页 |
| ·交通流参数选取原则 | 第30-31页 |
| ·自由流条件下交通事件检测 | 第31-34页 |
| ·基本思想 | 第31-32页 |
| ·差分流量 | 第32页 |
| ·基于CUSUM 算法的事件检测模型 | 第32-34页 |
| ·拥挤流条件下交通事件检测 | 第34-38页 |
| ·基本思想 | 第34页 |
| ·短时交通流预测模型 | 第34-38页 |
| ·拥挤流下交通事件检测 | 第38页 |
| ·基于数据融合的交通事件检测 | 第38-43页 |
| ·融合层次 | 第39页 |
| ·融合结构 | 第39-40页 |
| ·融合方法 | 第40-41页 |
| ·融合流程 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 5 实证及实验 | 第45-55页 |
| ·模块设计 | 第45-49页 |
| ·系统物理结构 | 第45-46页 |
| ·系统逻辑结构 | 第46页 |
| ·数据传输 | 第46-47页 |
| ·数据存储 | 第47-49页 |
| ·实例分析 | 第49-51页 |
| ·区域选择 | 第49页 |
| ·评价指标 | 第49-50页 |
| ·检测结果 | 第50-51页 |
| ·实验分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 结论 | 第55-57页 |
| ·主要研究成果 | 第55页 |
| ·论文创新点 | 第55-56页 |
| ·研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 作者简历 | 第61-63页 |
| 学位论文数据集 | 第63-64页 |
