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基于云模型的绿波适用性及效果评价研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题来源第10页
    1.2 研究背景及意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-13页
        1.3.1 绿波适用性评价指标体系第11-12页
        1.3.2 异常点剔除算法第12页
        1.3.3 Android应用开发第12-13页
    1.4 研究内容第13-15页
    1.5 本章小结第15-16页
第2章 基于云模型的绿波适用性及效果评价的基本理论第16-26页
    2.1 云模型的基本理论第16-20页
        2.1.1 云的定义第16页
        2.1.2 云的数字特征第16-18页
        2.1.3 正态云模型第18-19页
        2.1.4 云发生器第19-20页
    2.2 层次分析法的基本理论第20-24页
        2.2.1 层次分析法的基本内容第20页
        2.2.2 层次分析法的特点第20-21页
        2.2.3 层次分析法的基本步骤第21-24页
    2.3 交通信号控制评价指标的基本理论第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 基于云模型的绿波适用性评价第26-40页
    3.1 绿波适用性评价指标体系的构建第26-32页
        3.1.1 绿波适用性评价指标体系建立的原则第26-28页
        3.1.2 绿波适用性评价指标体系制定的方法第28-29页
        3.1.3 绿波适用性评价指标体系的初步建立第29页
        3.1.4 绿波适用性评价指标体系的最终确立第29-32页
    3.2 基于云模型评价法的步骤第32-33页
    3.3 基于云模型的绿波适用性评价的应用第33-38页
        3.3.1 评价样本的选取第33-34页
        3.3.2 评价标准与评语集的建立第34页
        3.3.3 评价指标权重的确定第34-35页
        3.3.4 评价等级的确定第35-38页
        3.3.5 评价结果分析第38页
    3.4 本章小结第38-40页
第4章 基于云模型的干线绿波协调效果评价第40-52页
    4.1 数据采集准备工作第40-43页
        4.1.1 数据采集路段选取第40-41页
        4.1.2 数据采集时段选取第41页
        4.1.3 数据采集方式选取第41-43页
    4.2 数据处理算法第43-45页
        4.2.1 异常点剔除算法第43-44页
        4.2.2 停车检测算法第44-45页
    4.3 基于云模型的干线绿波协调效果评价第45-50页
        4.3.1 评语集与评价标准的建立第45-46页
        4.3.2 调查数据整理第46页
        4.3.3 评价指标权重的确定第46-47页
        4.3.4 评价等级的确定第47-49页
        4.3.5 评价结果分析第49-50页
    4.4 本章小结第50-52页
第5章 基于Android的绿波效果指标计算APP设计与开发第52-64页
    5.1 需求分析第52-53页
        5.1.1 功能需求第52页
        5.1.2 非功能需求第52-53页
    5.2 基于Android的绿波效果指标计算APP的设计第53-54页
        5.2.1 界面设计第53-54页
        5.2.2 总体功能设计第54页
    5.3 基于Android的绿波效果指标计算APP的实现第54-61页
        5.3.1 界面实现第54-56页
        5.3.2 定位功能实现第56页
        5.3.3 指标计算功能实现第56-58页
        5.3.4 天气采集功能实现第58-59页
        5.3.5 数据保存功能实现第59页
        5.3.6 数据上传功能实现第59-61页
    5.4 基于Android的绿波效果指标计算APP的测试第61-63页
    5.5 本章小结第63-64页
总结与展望第64-66页
    论文研究总结第64-65页
    研究的创新点第65页
    研究工作展望第65-66页
参考文献第66-70页
附录第70-74页
攻读硕士学位期间发表的论文第74-76页
致谢第76页

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