| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 | 第18-19页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 技术路线 | 第20-21页 |
| 第二章 高速公路交通事故影响因素分析 | 第21-41页 |
| 2.1 高速公路交通事故致因理论 | 第21-24页 |
| 2.1.1 事故因果连锁论 | 第21-23页 |
| 2.1.2 能量意外释放理论 | 第23页 |
| 2.1.3 系统理论 | 第23-24页 |
| 2.2 高速公路交通事故的主观影响因素分析 | 第24-28页 |
| 2.2.1 驾驶员对交通事故影响分析 | 第24-26页 |
| 2.2.2 车辆对交通事故的影响分析 | 第26-27页 |
| 2.2.3 管理因素对交通事故影响分析 | 第27-28页 |
| 2.3 高速公路交通事故的客观影响因素分析 | 第28-34页 |
| 2.3.1 道路线形对交通事故影响分析 | 第28-32页 |
| 2.3.2 路面状况对交通事故影响分析 | 第32页 |
| 2.3.3 交通量对交通事故影响分析 | 第32-33页 |
| 2.3.4 异常天气对交通事故影响分析 | 第33-34页 |
| 2.4 基于ISM模型的交通事故影响因素的耦合关系定性研究 | 第34-40页 |
| 2.4.1 指标体系的构建 | 第34-36页 |
| 2.4.2 交通事故影响因素ISM模型构建 | 第36-39页 |
| 2.4.3 交通事故影响因素耦合关系分析 | 第39-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 模糊Petri网在交通事故致因分析中应用研究 | 第41-63页 |
| 3.1 基本原理知识 | 第41-48页 |
| 3.1.1 Petri网的基本理论 | 第41-43页 |
| 3.1.2 模糊Petri网的基本原理 | 第43-48页 |
| 3.2 模糊Petri网在交通分析中的可行性 | 第48-50页 |
| 3.3 交通事故致因分析中的模糊Petri网建模 | 第50-53页 |
| 3.3.1 交通事故致因系统模糊产生式规则建立 | 第50-51页 |
| 3.3.2 模糊Petri网交通事故故障诊断模型 | 第51-53页 |
| 3.4 交通事故致因分析中的模糊Petri网推理 | 第53-60页 |
| 3.4.1 模糊Petri网推理算法 | 第53-56页 |
| 3.4.2 模糊Petri网交通事故故障诊断过程应用 | 第56-60页 |
| 3.5 模糊Petri网交通事故故障诊断工作流程 | 第60-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 第四章 高速公路事故多发路段治理紧迫性研究 | 第63-89页 |
| 4.1 基本原理知识 | 第63-66页 |
| 4.1.1 BP神经网络介绍 | 第63-64页 |
| 4.1.2 BP神经网络的学习算法 | 第64-66页 |
| 4.2 BP神经网络在治理紧迫性排序中的可行性 | 第66-68页 |
| 4.3 治理紧迫性评价指标体系的构建 | 第68-73页 |
| 4.3.1 指标体系构建 | 第68页 |
| 4.3.2 指标值的确定 | 第68-73页 |
| 4.4 基于BP神经网络的事故黑点治理紧迫性排序模型构建 | 第73-76页 |
| 4.4.1 数据预处理 | 第73页 |
| 4.4.2 网络层数设计 | 第73页 |
| 4.4.3 神经元数目确定 | 第73-74页 |
| 4.4.4 激励函数的确定 | 第74-76页 |
| 4.4.5 主要参数选择 | 第76页 |
| 4.5 基于BP神经网络的治理紧迫性排序算法 | 第76-77页 |
| 4.6 案例运用 | 第77-87页 |
| 4.6.1 案例基本情况 | 第77-81页 |
| 4.6.2 指标值计算 | 第81-84页 |
| 4.6.3 样本训练及结果分析 | 第84-87页 |
| 4.7 本章小结 | 第87-89页 |
| 结论与展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 附件 | 第97页 |
