基于信息融合技术的绕城高速交通流诱导系统模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 绕城高速交通流诱导系统体系结构 | 第16-30页 |
| ·通用交通流诱导系统基本构成 | 第16-17页 |
| ·通用交通流诱导系统的基本架构 | 第17-20页 |
| ·绕城高速交通诱导系统总体功能设计 | 第20-22页 |
| ·绕城高速交通诱导系统总体结构框架设计 | 第22页 |
| ·绕城高速交通诱导系统具体实施框架 | 第22-30页 |
| ·交通数据采集系统 | 第24-25页 |
| ·交通信息中心 | 第25-28页 |
| ·信息服务系统 | 第28页 |
| ·车载导航系统 | 第28-30页 |
| 第三章 基于信息融合的交通流诱导模型研究 | 第30-39页 |
| ·信息融合技术 | 第30-32页 |
| ·信息融合结构方法 | 第30页 |
| ·信息融合算法 | 第30-32页 |
| ·信息融合在交通诱导中的应用 | 第32-33页 |
| ·绕城高速基础交通信息的融合 | 第33-36页 |
| ·基于信息融合的交通流诱导模型 | 第36-39页 |
| 第四章 交通诱导信息的预测 | 第39-58页 |
| ·交通诱导信息预测概述 | 第39-40页 |
| ·交通流量统计规律 | 第40-42页 |
| ·交通流量预测 | 第42-46页 |
| ·指数平滑模型 | 第43-44页 |
| ·基于最优梯度的动态平滑因子指数平滑模型 | 第44-46页 |
| ·行程时间预测 | 第46-58页 |
| ·基于融合的实时交通参数的行程时间预测 | 第47-48页 |
| ·基于卡尔曼滤波方法的行程时间预测 | 第48-52页 |
| ·基于灰色模型的行程时间预测 | 第52-54页 |
| ·基于信息融合模型的行程时间预测 | 第54-58页 |
| 第五章 交通流动态路径诱导技术研究 | 第58-67页 |
| ·概述 | 第58页 |
| ·经典最短路径算法 | 第58-62页 |
| ·传统Dijkstra 算法 | 第59-60页 |
| ·Floyd 算法 | 第60页 |
| ·启发式A*算法 | 第60-61页 |
| ·Hasse 算法 | 第61-62页 |
| ·符合交通流实际情况的动态路径诱导 | 第62-67页 |
| ·道路阻抗的构成 | 第62-63页 |
| ·最短路径算法的改进 | 第63页 |
| ·搜索范围的确定 | 第63-64页 |
| ·搜索过程的实现 | 第64-67页 |
| 第六章 微观交通流诱导仿真软件的开发 | 第67-81页 |
| ·交通系统仿真 | 第67-68页 |
| ·开发工具介绍 | 第68-69页 |
| ·数据库的设计 | 第69-72页 |
| ·空间数据库 | 第69-70页 |
| ·空间数据模型 | 第70-71页 |
| ·交通诱导仿真软件数据库设计 | 第71-72页 |
| ·交通诱导仿真软件的实现 | 第72-81页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第81-83页 |
| ·总结 | 第81-82页 |
| ·展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第87-88页 |
