| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-23页 |
| 第1章 绪论 | 第23-31页 |
| ·研究背景 | 第23-24页 |
| ·研究理论意义与实际应用价值 | 第24-26页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第26-28页 |
| ·论文结构安排 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第2章 国内外研究综述 | 第31-53页 |
| ·动态车载导航系统研究现状 | 第31-35页 |
| ·日本研究与应用现状 | 第31-32页 |
| ·美国的研究应用现状 | 第32-33页 |
| ·欧洲的研究应用现状 | 第33-34页 |
| ·我国的研究应用现状 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35页 |
| ·历史交通数据处理研究现状 | 第35-39页 |
| ·历史交通数据的采集与积累 | 第36-37页 |
| ·历史交通数据的处理 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| ·探测车信息采集系统及实时数据处理研究现状 | 第39-48页 |
| ·国外主要系统简介 | 第39-43页 |
| ·国内主要系统简介 | 第43-46页 |
| ·探测车数据处理算法研究 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| ·短时交通预测技术研究现状 | 第48-52页 |
| ·预测模型和预测方法研究 | 第48-51页 |
| ·预测模型的应用 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第3章 基于探测车的动态交通数据采集处理技术 | 第53-83页 |
| ·探测车采集系统的组成与特点 | 第53-59页 |
| ·探测车数据采集试验系统（FVDCS）组成 | 第53-56页 |
| ·试验系统主要特点 | 第56-57页 |
| ·数据库总体设计 | 第57-59页 |
| ·基于驻留时间估计的探测车数据处理算法 | 第59-72页 |
| ·算法基本思想和算法流程 | 第59-62页 |
| ·探测车回传数据的分析与处理 | 第62-66页 |
| ·数据处理算法中的驻留时间分析模块 | 第66-69页 |
| ·面向大规模应用的数据处理算法优化 | 第69-72页 |
| ·数据处理算法的精度验证 | 第72-78页 |
| ·现场试验设计 | 第72页 |
| ·现场试验 | 第72-73页 |
| ·实验结果对比和分析 | 第73-76页 |
| ·算法中不同处理方案的精度对比 | 第76-78页 |
| ·与其它探测车数据处理算法的比较 | 第78-82页 |
| ·几种典型算法的理论分析 | 第78-81页 |
| ·几种典型算法的精度比较 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第4章 多源历史交通数据处理与历史数据库的构建 | 第83-117页 |
| ·城市道路交通特性分析及数据采集 | 第83-87页 |
| ·不同等级道路的交通特性分析 | 第83-84页 |
| ·不同周次的城市交通特性差异分析 | 第84-86页 |
| ·历史交通数据的采集与积累 | 第86-87页 |
| ·基于探测车的历史交通数据采集与预处理 | 第87-96页 |
| ·探测车数据的三阶段应用 | 第87-88页 |
| ·探测车历史数据的结果分析 | 第88-93页 |
| ·探测车数据的分类标准 | 第93-94页 |
| ·探测车采集的行程速度数据的预处理 | 第94-96页 |
| ·检测器历史数据的采集与预处理 | 第96-103页 |
| ·基于固定型检测器的交通数据采集 | 第96-97页 |
| ·研究中采用的检测器历史数据 | 第97-99页 |
| ·检测器历史数据的预处理 | 第99-103页 |
| ·历史数据系列处理和多源历史数据库的构建 | 第103-116页 |
| ·基于小波变换的历史数据系列稳定处理 | 第103-111页 |
| ·基于双重聚类方法的历史数据系列聚类精简 | 第111-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第5章 基于非参数回归的短时交通预测模型研究 | 第117-141页 |
| ·短时交通预测概述 | 第117-123页 |
| ·车载导航系统中的路网交通状态预测技术 | 第117-119页 |
| ·短时交通预测算法比选 | 第119-122页 |
| ·短时交通预测方法的选取 | 第122-123页 |
| ·基于非参数回归的短时交通预测模型 | 第123-131页 |
| ·基于K 近邻的短时交通预测算法模型 | 第124-126页 |
| ·短时预测参数确定 | 第126-128页 |
| ·预测相关参量及模型确定 | 第128-131页 |
| ·预测模型的精度验证 | 第131-139页 |
| ·算法的程序实现 | 第131-132页 |
| ·基于动态数据接入的预测试验 | 第132-136页 |
| ·多源数据对交通状态预测的影响 | 第136-139页 |
| ·本章小结 | 第139-141页 |
| 第6章 面向车载导航系统的交通预测信息发布 | 第141-151页 |
| ·无动态交通数据支持下的模糊预测技术 | 第141-147页 |
| ·交通模式划分标准 | 第141-143页 |
| ·基准预测库的构建 | 第143-147页 |
| ·基准预测库的存储 | 第147页 |
| ·动态车载导航系统构架与系统设计 | 第147-149页 |
| ·面向动态车载导航系统的交通状态预测信息发布 | 第149-150页 |
| ·本章小结 | 第150-151页 |
| 第7章 论文的主要结论与展望 | 第151-155页 |
| 主要结论 | 第151-152页 |
| 主要创新点 | 第152-153页 |
| 未来研究的展望 | 第153-155页 |
| 参考文献 | 第155-165页 |
| 附录1 探测车数据处理算法程序代码（部分） | 第165-171页 |
| 附录2 数据处理算法对比测试中采用的原始数据 | 第171-173页 |
| 附录3 探测车采集系统积累的历史数据划分采用的数据库命令 | 第173-175页 |
| 附录4 三类阈值选择函数的处理结果对比 | 第175-176页 |
| 附录5 K－MEANS均值聚类分析输出结果（K=8 的情况） | 第176-181页 |
| 附录6 短时交通预测算法代码(部分) | 第181-187页 |
| 附录7 动态车载导航系统总体构架 | 第187-189页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及主要科研工作 | 第189-191页 |
| 学术论文成果 | 第189-190页 |
| 参与的主要科研项目 | 第190-191页 |
| 致谢 | 第191页 |