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城市道路行程时间预测研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
插图索引第10-12页
附表索引第12-13页
第1章 绪论第13-18页
   ·研究背景第13-15页
     ·城市道路行程时间预测问题的提出第13-14页
     ·研究意义第14-15页
   ·行程时间预测的研究概况第15-16页
     ·国外研究现状第15-16页
     ·国内研究现状第16页
   ·论文主要技术路线和研究思路第16-17页
     ·技术路线第16-17页
     ·研究思路第17页
   ·本文的组织结构第17-18页
第2章 交通信息采集技术及数据处理方法第18-25页
   ·动态交通信息采集技术第18-19页
     ·动态交通信息定义第18页
     ·动态交通信息分类以及内容第18-19页
   ·相关动态交通数据采集技术第19-22页
     ·行程时间的采集技术第19-20页
     ·交通流量、速度和车道占有率的采集技术第20-21页
     ·车辆定位采集技术第21页
     ·自动车辆识别技术第21-22页
   ·数据处理研究第22-24页
     ·统计时间间隔第22-23页
     ·数据筛选第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 城市道路交通流特性分析第25-35页
   ·道路信号交叉口交通流特性第25-29页
     ·信号损失时间与有效绿灯时间第26页
     ·车头时距分布特性第26-27页
     ·信号交叉口车辆离去特性第27-28页
     ·道路信号控制交叉口通行能力第28-29页
   ·路段交通流特性第29-34页
     ·交通流统计分布特性第30页
     ·交通流参数特性第30-32页
     ·路段交通流动态性与周期性第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第4章 车辆行程时间计算第35-51页
   ·信号交叉口延误时间计算第35-44页
     ·道路信号交叉口交通延误计算模型第35-37页
     ·现有模型计算实例第37-41页
     ·道路交叉口延误模型改进第41-44页
   ·道路路段车辆行驶速度计算第44-49页
     ·BPR函数模型及其变式第44-45页
     ·BPR函数模型改进第45-46页
     ·模型标定及模型对比第46-49页
   ·本章小结第49-51页
第5章 交通流预测方法第51-60页
   ·车辆行程时间预测方法概述第51-53页
     ·时间序列方法第51-52页
     ·卡尔曼滤波第52页
     ·非参数回归模型第52-53页
     ·神经网络第53页
   ·时间序列建模第53-54页
     ·ARMA模型第53-54页
     ·ARMA模型统计量第54页
   ·ARMA模型应用实例第54-59页
     ·数据检验第54-56页
     ·模型分析第56-58页
     ·结果输出第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第6章 道路行程时间预测实例第60-73页
   ·道路交叉口交通流预测第60-65页
   ·道路预测行程时间第65-72页
     ·道路信号交叉口预测延误时间第65-69页
     ·道路路段预测行程时间第69-72页
   ·本章小结第72-73页
总结与展望第73-76页
参考文献第76-80页
致谢第80页

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