| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-21页 |
| 第1章 绪论 | 第21-29页 |
| 1.1 依托课题 | 第21页 |
| 1.2 问题的提出及研究意义 | 第21-22页 |
| 1.3 研究背景 | 第22-25页 |
| 1.4 研究目标 | 第25-26页 |
| 1.5 研究思路及论文结构 | 第26-27页 |
| 1.6 小结 | 第27-29页 |
| 第2章 文献综述 | 第29-43页 |
| 2.1 路网交通状态远程判别技术研究现状综述 | 第29-31页 |
| 2.2 路网可靠性动态分析技术研究现状综述 | 第31-35页 |
| 2.3 灾害条件下道路交通需求预测技术研究现状综述 | 第35-40页 |
| 2.4 灾害条件下道路交通运行态势快速评估技术研究现状综述 | 第40-42页 |
| 2.5 小结 | 第42-43页 |
| 第3章 路网交通状态远程判别技术研究 | 第43-69页 |
| 3.1 路网交通状态远程判别基础 | 第43-48页 |
| 3.1.1 路网交通状态远程判别技术需求分析 | 第43-44页 |
| 3.1.2 交通数据序列分类 | 第44-45页 |
| 3.1.3 交通状态的定义与分类 | 第45-48页 |
| 3.2 交通状态远程判别通用算法 | 第48-53页 |
| 3.2.1 交通状态远程判别流程 | 第48-49页 |
| 3.2.2 交通事件自动检测通用算法 | 第49-52页 |
| 3.2.3 交通拥挤远程判别通用算法 | 第52-53页 |
| 3.3 基于多源交通数据的交通事件远程判别方法 | 第53-60页 |
| 3.3.1 基于区间交通数据的交通事件远程判别算法 | 第53-54页 |
| 3.3.2 基于地点交通数据的交通事件远程判别算法 | 第54-59页 |
| 3.3.3 基于决策级融合的交通事件远程判别算法 | 第59-60页 |
| 3.4 基于多源交通数据的交通拥挤远程判别方法 | 第60-62页 |
| 3.4.1 基于区间交通数据的交通拥挤远程判别算法 | 第60-61页 |
| 3.4.2 基于地点交通数据的交通拥挤远程判别算法 | 第61页 |
| 3.4.3 基于决策级融合的交通拥挤远程判别算法 | 第61-62页 |
| 3.5 实证分析 | 第62-67页 |
| 3.5.1 数据来源 | 第62页 |
| 3.5.2 交通事件远程判别算法实证 | 第62-66页 |
| 3.5.3 常发性交通拥挤远程判别算法实证 | 第66-67页 |
| 3.6 小结 | 第67-69页 |
| 第4章 路网交通运行可靠性动态分析方法研究 | 第69-97页 |
| 4.1 路网交通运行可靠性动态分析的需求研究 | 第69-71页 |
| 4.1.1 常态条件下对路网交通运行可靠性动态分析的需求 | 第69-70页 |
| 4.1.2 灾害条件下对路网交通运行可靠性动态分析的需求 | 第70-71页 |
| 4.2 路网交通运行可靠性动态分析的基础 | 第71-76页 |
| 4.2.1 路网交通运行可靠性的定义 | 第71-73页 |
| 4.2.2 TOR特征量的构建 | 第73-75页 |
| 4.2.3 道路交通系统的可靠性网络表达方法 | 第75-76页 |
| 4.3 基于TOQR指标的TOR动态分析方法 | 第76-83页 |
| 4.3.1 基于TOQR指标的OD间子路网TOR动态分析方法 | 第77-81页 |
| 4.3.2 基于交通运行分时可靠度的路网TOR动态分析方法 | 第81-82页 |
| 4.3.3 基于交通运行平均可靠度的路网TOR动态分析方法 | 第82-83页 |
| 4.4 基于TORI的路网TOR动态分析方法 | 第83-85页 |
| 4.4.1 基于TORI的OD对间子路网TOR动态分析方法 | 第83-85页 |
| 4.4.2 基于TORI的路网TOR动态分析方法 | 第85页 |
| 4.5 实证分析 | 第85-95页 |
| 4.5.1 数据说明 | 第85-86页 |
| 4.5.2 基于TOQR的TOR分析方法实证 | 第86-91页 |
| 4.5.3 基于TORI的路网TOR动态分析方法实证 | 第91-95页 |
| 4.6 小结 | 第95-97页 |
| 第5章 灾害对道路交通影响的量化方法研究 | 第97-117页 |
| 5.1 灾害的分类 | 第97-98页 |
| 5.2 灾害对路网的影响范围确定方法 | 第98-102页 |
| 5.2.1 灾害影响范围确定的需求分析 | 第98-99页 |
| 5.2.2 基于GIS的灾害影响范围确定方法 | 第99-101页 |
| 5.2.3 受灾害影响的道路范围确定方法 | 第101-102页 |
| 5.3 灾害对路网影响持续时间的估计方法 | 第102-104页 |
| 5.4 受灾害影响道路的通行能力折算方法 | 第104-112页 |
| 5.4.1 通行能力折算路段划分方法 | 第104-106页 |
| 5.4.2 路段通行能力折算方法 | 第106-112页 |
| 5.5 实证分析 | 第112-116页 |
| 5.5.1 数据来源 | 第112-113页 |
| 5.5.2 灾害对道路网络的影响范围确定方法实证 | 第113-115页 |
| 5.5.3 灾害对路网的影响持续时间估计方法实证 | 第115页 |
| 5.5.4 受灾害影响道路的通行能力折算方法实证 | 第115-116页 |
| 5.6 小结 | 第116-117页 |
| 第6章 灾害条件下道路交通需求预测方法研究 | 第117-151页 |
| 6.1 灾害条件下道路交通需求预测基础 | 第117-119页 |
| 6.1.1 灾害条件下疏散交通需求数据的调查与初步分析 | 第117-118页 |
| 6.1.2 灾害条件下疏散交通需求预测的流程 | 第118-119页 |
| 6.2 灾害条件下疏散交通生成预测模型 | 第119-131页 |
| 6.2.1 灾前疏散交通生成预测模型 | 第119-127页 |
| 6.2.2 灾后疏散交通生成预测模型 | 第127-131页 |
| 6.3 灾害条件下疏散交通方式选择预测模型 | 第131-132页 |
| 6.3.1 基于非集计数据的疏散交通方式选择模型 | 第131-132页 |
| 6.3.2 基于分区集计数据的疏散交通方式选择模型 | 第132页 |
| 6.3.3 基于整体集计数据的疏散交通方式选择模型 | 第132页 |
| 6.4 灾害条件下疏散目的地选择预测模型 | 第132-137页 |
| 6.4.1 灾害条件下疏散目的地预测模型 | 第133-134页 |
| 6.4.2 灾害条件下疏散目的地分配模型 | 第134-137页 |
| 6.5 灾害条件下疏散时间分布预测模型 | 第137-139页 |
| 6.6 基于仿真的灾害条件下疏散交通动态分配方法 | 第139-144页 |
| 6.6.1 疏散交通动态分配的基本思想 | 第139-141页 |
| 6.6.2 疏散交通动态分配的方法 | 第141-144页 |
| 6.7 实证分析 | 第144-149页 |
| 6.7.1 数据说明 | 第144-145页 |
| 6.7.2 灾害条件下疏散交通生成预测模型验证 | 第145-147页 |
| 6.7.3 灾害条件下疏散交通方式选择预测模型验证 | 第147-148页 |
| 6.7.4 灾害条件下疏散目的地选择预测模型验证 | 第148-149页 |
| 6.8 小结 | 第149-151页 |
| 第7章 灾害条件下道路交通运行态势快速评估技术研究 | 第151-171页 |
| 7.1 灾害条件下TRS快速评估专家系统框架 | 第151-152页 |
| 7.2 ETRS的知识库构建 | 第152-158页 |
| 7.2.1 ETRS的知识来源分析 | 第152-154页 |
| 7.2.2 ETRS知识的表示方法 | 第154-155页 |
| 7.2.3 ETRS知识库的组织结构 | 第155-158页 |
| 7.3 ETRS的推理机构建 | 第158-162页 |
| 7.3.1 推理方向确定 | 第159页 |
| 7.3.2 冲突消解策略设计 | 第159-160页 |
| 7.3.3 搜索策略设计 | 第160-162页 |
| 7.4 实证分析 | 第162-170页 |
| 7.5 小结 | 第170-171页 |
| 第8章 总结与展望 | 第171-173页 |
| 8.1 总结 | 第171-172页 |
| 8.2 展望 | 第172-173页 |
| 参考文献 | 第173-181页 |
| 附录 | 第181-187页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第187-189页 |
| 致谢 | 第189-190页 |
