基于浮动车数据的城市快速路短时交通状态预测的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 1 绪论 | 第13-17页 |
| ·选题背景和意义 | 第13-14页 |
| ·研究思路 | 第14-15页 |
| ·结构安排 | 第15-17页 |
| 2 文献综述 | 第17-27页 |
| ·浮动车应用及研究现状综述 | 第17-20页 |
| ·浮动车应用现状 | 第17-19页 |
| ·浮动车研究现状 | 第19-20页 |
| ·交通状态预测研究综述 | 第20-27页 |
| ·交通状态预测相关理论 | 第20-21页 |
| ·交通流参数预测研究 | 第21-25页 |
| ·交通状态预测研究 | 第25-26页 |
| ·研究现状小结 | 第26-27页 |
| 3 数据预处理 | 第27-39页 |
| ·浮动车技术概述 | 第27-28页 |
| ·浮动车数据特点 | 第28-29页 |
| ·浮动车数据预处理 | 第29-39页 |
| ·原始数据介绍 | 第29-30页 |
| ·数据筛选和计算 | 第30页 |
| ·数据补缺 | 第30-31页 |
| ·补缺效果验证 | 第31-37页 |
| ·数据降噪 | 第37-38页 |
| ·降噪效果说明 | 第38-39页 |
| 4 交通状态相关性分析及模型 | 第39-51页 |
| ·城市快速路行程速度的时间相关性分析 | 第39-42页 |
| ·城市快速路行程速度的时间分布情况 | 第39-42页 |
| ·城市快速路行程速度的时间相关性分析 | 第42页 |
| ·城市快速路行程速度的空间相关性分析 | 第42-44页 |
| ·城市快速路行程速度的空间分布情况 | 第42-44页 |
| ·城市快速路行程速度的空间相关性分析 | 第44页 |
| ·模型 | 第44-50页 |
| ·交通流参数预测模型概述 | 第44-46页 |
| ·模型的选择 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络模型介绍 | 第47-50页 |
| ·交通状态预测思路及方法 | 第50-51页 |
| 5 实例应用 | 第51-62页 |
| ·数据 | 第52-55页 |
| ·数据预处理 | 第52页 |
| ·数据分析 | 第52-55页 |
| ·基于时间维度的交通流参数预测模型 | 第55-57页 |
| ·模型的建立 | 第55-56页 |
| ·模型的评价 | 第56-57页 |
| ·基于空间维度的交通流参数预测模型 | 第57-58页 |
| ·模型的建立 | 第57-58页 |
| ·模型的评价 | 第58页 |
| ·基于时空维度的交通流参数预测模型 | 第58-60页 |
| ·模型的建立 | 第58-59页 |
| ·模型的评价 | 第59-60页 |
| ·模型总结及综合模型的构建 | 第60-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·主要成果与创新点 | 第62-63页 |
| ·有待改进的地方 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68-78页 |
| 作者简历 | 第78-80页 |
| 学位论文数据集 | 第80页 |
