| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第9页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 研究内容及思路 | 第13-15页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4.2 研究思路 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 第2章 累积Logistic及支持向量机(SVM)理论基础 | 第17-27页 |
| 2.1 Logistic理论 | 第17-21页 |
| 2.1.1 Logistic回归模型的参数估计 | 第19-20页 |
| 2.1.2 Logistic回归模型自变量的筛选方法 | 第20-21页 |
| 2.1.3 Logistic回归模型的拟合效果与拟合优度检验 | 第21页 |
| 2.2 支持向量机(SVM)理论 | 第21-25页 |
| 2.3 累积Logistic及支持向量机模型适用性分析 | 第25-26页 |
| 2.3.1 累积Logistic回归模型适用性分析 | 第25页 |
| 2.3.2 支持向量机模型适用性分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于累积Logistic的高速公路追尾事故严重程度影响因素选取 | 第27-37页 |
| 3.1 变量的选取 | 第27-32页 |
| 3.1.1 因变量的选取 | 第28-29页 |
| 3.1.2 自变量的选取 | 第29-32页 |
| 3.2 模型建立 | 第32-33页 |
| 3.3 模型检验 | 第33-34页 |
| 3.3.1 拟合优度检验 | 第34页 |
| 3.3.2 平行线检验 | 第34页 |
| 3.4 高速公路追尾事故严重程度影响因素选取 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于SVM灵敏度分析的高速公路追尾事故严重程度影响因素选取 | 第37-43页 |
| 4.1 SVM建模及参数寻优结果分析 | 第37-39页 |
| 4.1.1 数据集特性分析 | 第37页 |
| 4.1.2 模型参数寻优 | 第37-39页 |
| 4.2 基于灵敏度分析的高速公路追尾事故严重程度影响因素选取 | 第39-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 高速公路追尾事故预防对策研究 | 第43-57页 |
| 5.1 高速公路追尾事故严重程度影响因素分析 | 第43-48页 |
| 5.1.1 驾驶员驾龄 | 第43-45页 |
| 5.1.2 车辆安全状况 | 第45-46页 |
| 5.1.3 环境因素 | 第46-47页 |
| 5.1.4 道路因素 | 第47-48页 |
| 5.2 基于累积Logistic与SVM模型的高速公路追尾事故预防对策研究 | 第48-50页 |
| 5.2.1 车辆故障的预防 | 第48-49页 |
| 5.2.2 完善高速公路监控系统和信息发布系统 | 第49-50页 |
| 5.3 高速公路追尾事故宏观层面的预防对策研究 | 第50-56页 |
| 5.3.1 交通工程措施 | 第50-55页 |
| 5.3.2 管理措施 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 全文总结 | 第57页 |
| 6.2 不足与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
