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城市道路交通信息提取关键技术研究

第一章 绪论第1-24页
   ·课题来源第9页
   ·研究背景第9-21页
     ·我国城市交通问题及成因第9-17页
     ·城市交通问题缓解策略第17-19页
     ·智能运输系统第19-21页
   ·城市道路交通信息提取的意义和作用第21-22页
   ·本文的主要研究内容和思路第22-23页
   ·小结第23-24页
第二章 城市道路交通信息提取技术体系研究第24-37页
   ·城市道路交通信息提取的技术内涵第24-29页
     ·交通流信息分析第24-25页
     ·交通信息融合第25-26页
     ·交通数据挖掘第26-29页
   ·交通信息提取研究发展与现状第29-33页
     ·研究历史回顾第29-32页
     ·研究现状以及趋势第32-33页
   ·城市道路交通信息提取技术框架第33-34页
   ·城市道路交通信息提取实施框架第34-36页
   ·小结第36-37页
第三章 城市交通流复杂性研究第37-66页
   ·城市交通复杂性第37-40页
     ·复杂系统与复杂性第37-38页
     ·复杂系统特点第38-39页
     ·城市交通系统的复杂性第39-40页
   ·实证数据描述第40-45页
     ·北京市第40-41页
     ·深圳市第41-44页
     ·长春市第44-45页
     ·常德市第45页
   ·道路交通流信息相关性研究第45-55页
     ·自相关分析第45-49页
     ·谱分析第49-52页
     ·R/S 分析第52-55页
   ·道路交通流信息混沌研究第55-65页
     ·混沌时间序列的判别方法第55-60页
     ·基于李雅普诺夫指数的混沌分析第60-65页
   ·小结第65-66页
第四章 复杂交通流预测方法研究第66-85页
   ·交通流信息预测方法第66-74页
     ·交通流信息的线性预测方法第66-69页
     ·交通流信息的非线性预测方法第69-74页
   ·交通流信息预测对比研究第74-79页
     ·实证数据的预处理第74-77页
     ·实证数据的预测对比第77-79页
   ·考虑交通流复杂性的综合预测第79-84页
     ·知识模型第79-80页
     ·知识模型表示第80-82页
     ·考虑交通信息复杂特征的综合预测知识模型第82-84页
   ·小结第84-85页
第五章 城市道路交通状态划分方法研究第85-102页
   ·交通状态相关概念第85-89页
     ·道路通行能力第85页
     ·道路服务水平第85-88页
     ·交通拥挤第88-89页
   ·自组织神经网络结构与原理第89-96页
     ·自组织神经网络结构第89-91页
     ·自组织神经网络原理第91-96页
   ·基于自组织神经网络的交通状态划分方法第96-101页
     ·交通状态划分方法的构建第96-97页
     ·实证数据分析第97-101页
   ·小结第101-102页
第六章 道路交通信息提取系统集成研究第102-128页
   ·系统体系结构第102-105页
   ·用户层第105-116页
     ·用户层架构第105-106页
     ·用户层关键技术第106-110页
     ·用户层实现举例第110-116页
   ·逻辑层第116-121页
     ·逻辑层架构第116-118页
     ·逻辑层关键技术第118-121页
   ·数据层第121-127页
     ·数据层架构第121-122页
     ·数据层关键技术第122-127页
   ·小结第127-128页
第七章 交通信息共享机制研究第128-145页
   ·交通信息主动共享机制第128-131页
     ·基本思想第128-129页
     ·总体方案第129-130页
     ·技术路线第130-131页
   ·城市交通信息共享的政务模式第131-138页
     ·交通信息共享需求的多样性第131-134页
     ·交通信息共享的政务模式第134-138页
     ·典型交通信息共享的政务模式第138页
   ·城市交通信息共享的商务模式第138-143页
     ·基本商务模式第138-143页
     ·适合我国特点的交通信息共享商务模式第143页
   ·小结第143-145页
结论第145-148页
参考文献第148-156页
攻博期间发表的学术论文及其他成果第156-158页
致谢第158-159页
摘要第159-162页
ABSTRACT第162-164页

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