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 |