基于车牌跟踪的交通运行状态评价及预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状综述 | 第11-16页 |
| 1.2.1 交通运行状态评价方法的研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 交通运行状态预测方法的研究 | 第13-15页 |
| 1.2.3 研究评述 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第16-18页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 基于车牌跟踪的交通状态评价指标 | 第19-41页 |
| 2.1 城市道路交通运行状态的概念体系 | 第19-23页 |
| 2.1.1 城市道路交通特性分析 | 第19-20页 |
| 2.1.2 城市道路交通运行状态的生成机理 | 第20-22页 |
| 2.1.3 城市道路交通运行状态的定义 | 第22-23页 |
| 2.2 城市道路交通运行状态的度量指标 | 第23-33页 |
| 2.2.1 交通运行状态的评价单元 | 第23-24页 |
| 2.2.2 交通行程指数指标的定义 | 第24-30页 |
| 2.2.3 交通行程指数指标的有效性验证 | 第30-31页 |
| 2.2.4 交通运行状态评价的更新步长 | 第31-33页 |
| 2.3 基于车牌跟踪的交通运行状态评价方法 | 第33-40页 |
| 2.3.1 交通运行状态评价的基本思路 | 第33-34页 |
| 2.3.2 交通行程指数的状态划分标准 | 第34-35页 |
| 2.3.3 基于模糊评判的多参数融合评价模型 | 第35-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 车牌跟踪数据的处理分析 | 第41-52页 |
| 3.1 交通流数据的预处理理论 | 第41-44页 |
| 3.2 车牌跟踪数据的预处理 | 第44-48页 |
| 3.2.1 车牌匹配阶段的异常数据分析 | 第44页 |
| 3.2.2 车牌匹配数据的预处理流程 | 第44-48页 |
| 3.3 主要数据库及调取流程设计 | 第48-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 交通参数预测与交通事件预警 | 第52-63页 |
| 4.1 基于特性和影响因素的短时交通参数预测 | 第52-58页 |
| 4.1.1 交通流特性及影响因素分析 | 第52-53页 |
| 4.1.2 短时交通流组合预测模型 | 第53-54页 |
| 4.1.3 单项预测模块 | 第54-56页 |
| 4.1.4 实例验证 | 第56-58页 |
| 4.2 基于预测偏差的交通事件预警 | 第58-61页 |
| 4.2.1 算法原理 | 第58-59页 |
| 4.2.2 交通事件预警流程 | 第59-61页 |
| 4.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 仿真及演示 | 第63-72页 |
| 5.1 仿真程序简介 | 第63-64页 |
| 5.2 车牌数据处理分析演示 | 第64-67页 |
| 5.2.1 实测数据采集与预处理 | 第64-66页 |
| 5.2.2 数据的处理分析演示 | 第66-67页 |
| 5.3 交通运行状态评价演示 | 第67-71页 |
| 5.3.1 仿真及演示概述 | 第67-69页 |
| 5.3.2 常态下实时交通运行状态评价演示 | 第69-70页 |
| 5.3.3 交通事件预警演示 | 第70-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论与展望 | 第72-75页 |
| 主要研究成果 | 第72-73页 |
| 主要创新点 | 第73页 |
| 研究展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附件 | 第80页 |
