| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.3 国内外文献综述 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 | 第16-19页 |
| 第2章 微观交通参数分形多步预测 | 第19-33页 |
| 2.1 基础数据来源 | 第19-20页 |
| 2.2 微观参数可预测性分析 | 第20-24页 |
| 2.2.1 微观参数的混沌性分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 微观参数的相空间重构 | 第21-22页 |
| 2.2.3 空间重构参数计算 | 第22-23页 |
| 2.2.4 最大Lyapunov指数计算 | 第23-24页 |
| 2.3 微观参数分形预测 | 第24-26页 |
| 2.3.1 微观参数的分形特征分析 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于分行理论的微观参数预测 | 第25-26页 |
| 2.3.3 预测模型评价指标 | 第26页 |
| 2.4 微观参数预测步数估计 | 第26-32页 |
| 2.4.1 微观参数特征指标量化 | 第26-28页 |
| 2.4.2 特征指标分析 | 第28-30页 |
| 2.4.3 微观参数可预测步数估计模型 | 第30-32页 |
| 2.5 本章总结 | 第32-33页 |
| 第3章 车辆异常驾驶行为检测 | 第33-47页 |
| 3.1 基础数据来源与预处理 | 第33-35页 |
| 3.2 车辆异常驾驶行为运行参数分析 | 第35-37页 |
| 3.2.1 车辆异常驾驶行为定义 | 第35页 |
| 3.2.2 微观运行参数分析 | 第35-37页 |
| 3.3 阈值判断车辆异常驾驶行为 | 第37-42页 |
| 3.3.1 超速行为识别 | 第37-39页 |
| 3.3.2 低速行驶识别 | 第39-40页 |
| 3.3.3 紧急变速行为识别 | 第40-41页 |
| 3.3.4 停车行为识别 | 第41页 |
| 3.3.5 倒车逆行识别 | 第41-42页 |
| 3.4 机械学习模型识别异常驾驶行为 | 第42-45页 |
| 3.4.1 BP神经网络分类检测算法 | 第43-44页 |
| 3.4.2 检测算法评价指标 | 第44页 |
| 3.4.3 检测算法参数标定 | 第44-45页 |
| 3.5 基于分形多步预测的异常驾驶行为识别算法 | 第45-46页 |
| 3.5.1 组合异常驾驶行为识别计算流程 | 第45页 |
| 3.5.2 组合算法评价指标 | 第45-46页 |
| 3.6 本章总结 | 第46-47页 |
| 第4章 车辆异常驾驶行为预警研究 | 第47-58页 |
| 4.1 异常行为分级反馈设计 | 第47-48页 |
| 4.2 异常驾驶行为影响范围 | 第48-53页 |
| 4.2.1 车辆制动距离计算 | 第49-50页 |
| 4.2.2 异常驾驶行为预警距离计算模型 | 第50-53页 |
| 4.3 多车预警距离计算模型 | 第53-55页 |
| 4.4 预警策略研究 | 第55-57页 |
| 4.4.1 预警方案设计 | 第55-56页 |
| 4.4.2 虚警抑制 | 第56-57页 |
| 4.5 本章总结 | 第57-58页 |
| 第5章 模型实例验证分析 | 第58-70页 |
| 5.1 微观参数预测分析 | 第58-65页 |
| 5.1.1 微观参数混沌性分析 | 第58-60页 |
| 5.1.2 微观参数分形特性分析 | 第60-61页 |
| 5.1.3 微观参数分形预测模型分析 | 第61-65页 |
| 5.2 微观参数可预测步数估计模型分析 | 第65-66页 |
| 5.3 异常驾驶行为检测分析 | 第66-68页 |
| 5.3.1 异常驾驶行为检测模型 | 第66-67页 |
| 5.3.2 基于分形多步预测的异常驾驶行为检测模型 | 第67-68页 |
| 5.4 预警距离计算模型分析 | 第68-69页 |
| 5.5 本章总结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 个人简历 | 第78页 |