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基于简化路网模型的城市路况预测与监控技术研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
1 绪论第8-13页
   ·论文选题背景及意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-11页
   ·论文研究的主要内容和组织结构第11-12页
   ·本章小结第12-13页
2 城市道路交通参数单步与多步预测算法第13-32页
   ·交通参数预测算法研究现状及分析第13-17页
   ·支持向量机交通参数预测模型与算法第17-19页
     ·SVM 预测原理第17-18页
     ·SVM 预测模型与算法第18-19页
   ·卡尔曼滤波交通参数预测模型与算法第19-22页
     ·Kalman Filter 预测原理第19-20页
     ·Kalman Filter 预测模型与算法第20-22页
   ·结合 SVM 与 Kalman Filter 的交通参数单步预测算法第22-25页
     ·组合预测研究现状及问题第22-23页
     ·组合预测算法思路第23-24页
     ·组合预测算法步骤第24-25页
   ·交通参数多步预测模型与算法第25-31页
     ·多步预测的研究现状及问题第25-26页
     ·多步预测模型的建立第26-30页
     ·历史相似序列的搜索方法第30-31页
   ·本章小结第31-32页
3 基于简化路网模型的城市路况监控及预测第32-42页
   ·基于简化路网模型的城市路况监控与预测系统框架第32-33页
   ·简化路网模型及实时路况采集第33-36页
     ·简化路网模型第33-35页
     ·基于简化路网模型的实时路况采集第35-36页
   ·基于简化路网模型的路况计算第36-41页
     ·问题解决思路第36-37页
     ·普通道路路况计算第37-39页
     ·环道路况计算第39-40页
     ·立交桥路况计算第40-41页
   ·本章小结第41-42页
4 实验及分析第42-58页
   ·交通参数预测实验与分析第42-53页
     ·交通数据获取第42页
     ·评价指标第42页
     ·单步预测实验分析与对比第42-46页
     ·多步预测实验分析与对比第46-53页
   ·路况监控与预测仿真实验第53-57页
     ·实验数据及开发环境第53-54页
     ·实时路况监控实验第54-55页
     ·路况预测实验第55-57页
   ·本章小结第57-58页
5 总结与展望第58-60页
   ·研究总结第58-59页
   ·展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-65页
附录第65页
 A. 作者在攻读学位期间发表的论文及专利目录第65页
 B. 作者在攻读学位期间参与发表的论文及专利目录第65页

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