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高速公路异常事件影响范围演化分析与预测研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 课题的提出及研究意义第10页
    1.3 国内外研究现状第10-13页
        1.3.1 研究现状概述第10-13页
        1.3.2 研究现状分析与总结第13页
    1.4 研究内容及论文结构第13-14页
    1.5 本章小结第14-15页
2 基于时空消耗的异常事件下交通拥堵影响分析第15-29页
    2.1 引言第15页
    2.2 交通异常事件及其时空影响范围描述第15-16页
    2.3 车流波分类描述第16-20页
    2.4 基于时空消耗的道路拥堵影响分析第20-27页
        2.4.1 异常事件下拥堵路段时空容量损耗计算第20-21页
        2.4.2 基于偏微分方法的事件持续时间内时空容量损耗分析第21-23页
        2.4.3 数值模拟分析第23-27页
        2.4.4 综合分析第27页
    2.5 本章小结第27-29页
3 不同因素对异常事件下拥堵扩散的影响分析第29-57页
    3.1 引言第29页
    3.2 拥堵扩散影响评估指标第29-30页
    3.3 基于单因素置换的不同因素对拥堵扩散的影响分析第30-53页
        3.3.1 事发点上游流量对拥堵扩散的影响第30-34页
        3.3.2 车速对拥堵扩散的影响第34-38页
        3.3.3 事件持续时间对拥堵扩散的影响第38-40页
        3.3.4 大车混入比率对拥堵扩散的影响第40-45页
        3.3.5 占道对拥堵扩散的影响第45-49页
        3.3.6 进出.匝道流量对拥堵扩散的影响第49-53页
    3.4 恶劣天气对拥堵扩散的影响分析第53-55页
    3.5 综合分析第55-56页
    3.6 本章小结第56-57页
4 基于云模型及相似序列的事发点上游流量预测第57-77页
    4.1 引言第57页
    4.2 高速公路交通流时空相关性描述第57-59页
    4.3 交通流量相似序列的搜索方法第59-61页
        4.3.1 交通流量参数时间序列相似性度量第60页
        4.3.2 相似历史流量数据序列的搜索第60-61页
    4.4 基于云模型及相似序列搜索的交通流量预测第61-69页
        4.4.1 云模型概述第61-64页
        4.4.2 交通流量预测云模型的构建第64-66页
        4.4.3 交通流量预测流程第66-67页
        4.4.4 事发点上游车流到达量预测第67-69页
    4.5 实验分析第69-75页
    4.6 本章小结第75-77页
5 基于交通波模型及MCTM的事件影响范围预测及演化分析第77-107页
    5.1 引言第77页
    5.2 交通流基础模型选择第77-82页
        5.2.1 交通流基础模型第77-80页
        5.2.2 基础模型选择第80-82页
    5.3 基于Van Aerde模型的异常事件影响范围预测模型第82-91页
        5.3.1 事发点断面通行能力定量表征与分析第82-83页
        5.3.2 异常事件下车流波波速模型第83-84页
        5.3.3 异常事件下排队长度预测模型第84-88页
        5.3.4 模型参数的估计方法第88-89页
        5.3.5 实验分析第89-91页
    5.4 基于MCTM和云模型的交通拥堵状态演化分析第91-106页
        5.4.1 基于云模型的交通拥堵状态估计第92-94页
        5.4.2 CTM及MCTM模型介绍第94-97页
        5.4.3 交通流参数及拥堵扩散范围估计第97-100页
        5.4.4 交通拥堵状态演化分析方法第100-101页
        5.4.5 实验分析第101-106页
    5.5 本章小结第106-107页
6 总结与展望第107-109页
    6.1 总结第107-108页
    6.2 研究展望第108-109页
致谢第109-111页
参考文献第111-117页
附录第117页
    A. 作者在攻读硕士学位期间公开的发明专利第117页
    B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目第117页

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