| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 本课题研究的重要意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 交通事件检测的相关理论 | 第12-25页 |
| 2.1 交通流概念 | 第12页 |
| 2.2 交通流参数 | 第12-14页 |
| 2.3 交通流参数间的关系及相互转化规律 | 第14-16页 |
| 2.4 交通流特性 | 第16-17页 |
| 2.5 低阶非线性变换理论基础 | 第17-18页 |
| 2.6 小波去噪理论基础 | 第18-21页 |
| 2.6.1 小波去噪原理 | 第19-20页 |
| 2.6.2 小波阈值的选取和阈值量化 | 第20-21页 |
| 2.7 常用预测误差指标 | 第21-22页 |
| 2.8 时间序列预测模型基础理论知识 | 第22-25页 |
| 2.8.1 自回归模型(AR) | 第22页 |
| 2.8.2 滑动平均模型(MA) | 第22-23页 |
| 2.8.3 指数平滑模型(ES) | 第23页 |
| 2.8.4 组合预测 | 第23-25页 |
| 第三章 预测交通流中的白噪声分离的研究 | 第25-37页 |
| 3.1 预测交通流的白噪声分离相应理论 | 第25-34页 |
| 3.1.1 时间序列的分解定理 | 第25-27页 |
| 3.1.2 小波去噪理论概述 | 第27-29页 |
| 3.1.3 低阶非线性理论的合理性分析 | 第29-30页 |
| 3.1.4 模拟标准信号的实验研究 | 第30-34页 |
| 3.2 交通流应用 | 第34-37页 |
| 3.2.1 短时高速交通流 | 第34-36页 |
| 3.2.2 实验使用的小波去噪方法简介 | 第36-37页 |
| 第四章 交通流信号预测误差的分析 | 第37-48页 |
| 4.1 数学准备 | 第37-39页 |
| 4.1.1 Cryer和Chan给出的近似数学期望和方差 | 第38页 |
| 4.1.2 对数函数的泰勒展开式 | 第38-39页 |
| 4.1.3 “趋势+季节+剩余随机波动”分解以及Wold和Cramér的分解定理 | 第39页 |
| 4.2 对数变换的系统误差的理论解释 | 第39-45页 |
| 4.2.1 Cryer和Chan采用的泰勒展开式 | 第39-40页 |
| 4.2.2 对数变换的数学期望和方差 | 第40-41页 |
| 4.2.3 数值试验 | 第41-45页 |
| 4.3 交通流预测 | 第45-48页 |
| 4.3.1 采用三分钟的短时交通流进行预测 | 第45-46页 |
| 4.3.2 采用五种预测模型进行交通流预测 | 第46-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48-49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |