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基于PSO-SVM高速公路交通事件检测算法的分析与研究

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·研究背景及研究意义第11-13页
     ·课题研究背景第11-12页
     ·研究目的及意义第12-13页
   ·国内外研究现状及发展趋势第13-14页
     ·国外交通事件检测算法研究第13页
     ·国内交通事件检测研究及发展趋势第13-14页
   ·论文的主要研究内容与章节简介第14-16页
第2章 高速路交通事件检测原理分析第16-26页
   ·交通事件的基本概念第16页
   ·高速公路交通流特性及检测原理分析第16-21页
     ·交通流概念描述第17页
     ·交通流基本参数第17-18页
     ·交通事件对交通流特性的影响第18-19页
     ·交通流变量的选择第19-21页
   ·交通事件检测技术及系统分析第21-23页
     ·交通事件检测技术分类第21-22页
     ·交通事件自动检测系统分析第22-23页
   ·AID算法及指标分析第23-25页
     ·AID算法介绍第23-24页
     ·AID算法的评价指标第24-25页
   ·章节小结第25-26页
第3章 基于SVM的高速公路交通事件检测算法研究第26-41页
   ·支持向量机原理及其分析第26-32页
     ·统计学理论基础第26-27页
     ·支持向量机原理第27-32页
   ·基于SVM的高速路交通事件检测算法设计第32-35页
     ·SVM用于交通事件检测的适应性分析第32-33页
     ·基于SVM的交通事件检测算法设计第33-35页
   ·基于SVM的交通事件检测算法仿真第35-40页
     ·交通数据来源第35-37页
       ·数据规一化处理第37-39页
     ·仿真试验第39-40页
   ·章节小结第40-41页
第4章 基于IPSO-SVM交通事件检测算法研究第41-56页
   ·粒子群优化算法原理概述第41-43页
     ·PSO基本原理第41-42页
     ·PSO优化算法流程第42-43页
   ·粒子群优化算法的改进策略研究第43-47页
     ·调整惯性权重第44页
     ·动态选择加速常数第44-45页
     ·综合改进的粒子群(IPSO)第45页
     ·改进算法性能仿真比较第45-47页
   ·基于IPSO优化的SVM交通事件检测算法设计第47-50页
     ·基于IPSO-SVM交通事件检测的基本要素第47-48页
     ·基于IPSO-SVM算法流程第48-50页
   ·仿真实验及结果分析第50-54页
     ·基于网格搜索算法的SVM参数寻优仿真实验第50-51页
     ·基于PSO-SVM交通事件检测算法仿真实验第51-54页
     ·仿真结果对比分析第54页
   ·章节小结第54-56页
第5章 基于CPSO-SVM的高速路交通事件检测算法研究第56-63页
   ·混沌粒子群优化算法分析第56-58页
     ·混论理论及其特性第56页
     ·混沌粒子群优化算法的基本思想第56-57页
     ·混沌粒子群优化算法的基本流程第57-58页
   ·基于CPSO-SVM的高速交通事件检测算法及仿真第58-62页
     ·基于CPSO-SVM交通事件检测算法设计第58-60页
     ·仿真实验及结果分析第60-62页
   ·章节小结第62-63页
总结与展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间发表论文第69页

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