| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究思路及内容 | 第15-17页 |
| 第二章 雾天对高速公路交通安全的影响分析 | 第17-28页 |
| 2.1 雾天高速公路交通事故的特点 | 第17-18页 |
| 2.2 雾天对行车安全机理研究 | 第18-24页 |
| 2.2.1 高速公路沿线雾天形成机理及特点 | 第18-20页 |
| 2.2.2 高速公路沿线雾天的时空分布规律 | 第20页 |
| 2.2.3 雾天环境下高速公路行车安全机理分析 | 第20-24页 |
| 2.3 雾天环境下高速公路安全行驶研究 | 第24-27页 |
| 2.3.1 安全行驶条件 | 第24-25页 |
| 2.3.2 安全间距的计算 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 雾天环境下高速公路运营后安全评估研究 | 第28-42页 |
| 3.1 安全评估体系框架 | 第28-29页 |
| 3.2 评估指标的确定 | 第29-30页 |
| 3.2.1 评估指标的确定原则 | 第29-30页 |
| 3.2.2 评估指标的确定 | 第30页 |
| 3.3 雾天环境下高速公路运营后的安全评估研究 | 第30-41页 |
| 3.3.1 层次分析法 | 第31-36页 |
| 3.3.2 灰色评估法 | 第36-40页 |
| 3.3.3 雾天环境下高速公路运营后安全评估方法的选用 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 雾天环境下高速公路运营前安全评估研究 | 第42-58页 |
| 4.1 自适应神经网络模糊推理系统概述 | 第42-43页 |
| 4.2 自适应神经网络模糊推理系统原理 | 第43-48页 |
| 4.2.1 自适应神经网络模糊推理系统原理 | 第44-46页 |
| 4.2.2 MATLAB 辅助 ANFIS 设计 | 第46-48页 |
| 4.3 自适应模糊神经网络追尾概率模型的建立 | 第48-52页 |
| 4.4 模型的计算与安全评估 | 第52-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 雾天环境下高速公路交通安全的预警管理 | 第58-63页 |
| 5.1 预警管理的基本原理 | 第58页 |
| 5.2 预警管理系统的功能与内容 | 第58-60页 |
| 5.2.1 预警管理系统的功能 | 第58-59页 |
| 5.2.2 预警管理系统的内容 | 第59-60页 |
| 5.3 预警管理系统的组织及其流程 | 第60-62页 |
| 5.3.1 预警管理系统的工作流程 | 第60-61页 |
| 5.3.2 预警分析 | 第61页 |
| 5.3.3 预警对策 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 本文主要研究成果 | 第63页 |
| 存在问题及展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |