| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 引言 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.2 研究目标与意义 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第18-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 2 研究综述 | 第21-33页 |
| 2.1 交通拥堵模式特征分析综述 | 第21-22页 |
| 2.2 交通拥堵定量评价指标综述 | 第22-28页 |
| 2.3 聚类分析方法研究综述 | 第28-30页 |
| 2.3.1 聚类分析算法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 聚类分析在交通拥堵研究中的应用 | 第29-30页 |
| 2.4 基于交通拥堵指数的交通拥堵模式分析综述 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 基于交通指数的交通拥堵模式特征分析 | 第33-41页 |
| 3.1 交通指数特征及其影响因素分析 | 第33-36页 |
| 3.2 交通指数连续时变规律及拥堵模式分析 | 第36-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 交通拥堵模式聚类分析模型 | 第41-55页 |
| 4.1 交通拥堵模式聚类分析算法的选取 | 第41-44页 |
| 4.1.1 层次聚类法 | 第41-44页 |
| 4.1.2 k-means聚类法 | 第44页 |
| 4.2 交通拥堵模式聚类分析指标分析 | 第44-50页 |
| 4.2.1 基于交通指数曲线几何形状的聚类指标 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于交通指数曲线几何形状的精简指标 | 第46-49页 |
| 4.2.3 基于交通指数连续时变差异的指标 | 第49-50页 |
| 4.3 交通拥堵模式类数确定 | 第50-51页 |
| 4.3.1 人工确定 | 第50-51页 |
| 4.3.2 利用Silhouette测度确定 | 第51页 |
| 4.4 交通拥堵模式聚类指标权重设计 | 第51-53页 |
| 4.4.1 交通拥堵模式聚类指标权重的意义 | 第52页 |
| 4.4.2 交通拥堵模式聚类指标权重的选取 | 第52-53页 |
| 4.5 交通拥堵模式聚类分析模型的建立 | 第53-54页 |
| 4.5.1 基于层次聚类法及指数曲线几何分析的模型(模型Ⅰ) | 第54页 |
| 4.5.2 基于k-means聚类法及指数曲线几何分析的模型(模型Ⅱ) | 第54页 |
| 4.5.3 基于k-means聚类法及指数连续时变特点的模型(模型Ⅲ) | 第54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 交通拥堵模式聚类分析模型的评价 | 第55-73页 |
| 5.1 聚类分析模型的评价指标设计 | 第55-59页 |
| 5.1.1 类内一致性 | 第55-56页 |
| 5.1.2 类间差异性 | 第56-57页 |
| 5.1.3 覆盖度 | 第57-59页 |
| 5.2 聚类分析模型的结果评价 | 第59-68页 |
| 5.2.1 模型Ⅰ的评价结果 | 第61-63页 |
| 5.2.2 模型Ⅱ的评价结果 | 第63-65页 |
| 5.2.3 模型Ⅲ的评价结果 | 第65-68页 |
| 5.3 聚类分析结果稳定性分析 | 第68-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 6 案例应用 | 第73-87页 |
| 6.1 上海市路网拥堵模式分析 | 第73-77页 |
| 6.2 广州市路网拥堵模式分析 | 第77-79页 |
| 6.3 深圳市路网拥堵模式分析 | 第79-82页 |
| 6.4 国内典型大型城市交通拥堵模式对比分析 | 第82-85页 |
| 6.5 本章小结 | 第85-87页 |
| 7 主要结论和研究展望 | 第87-89页 |
| 7.1 主要结论 | 第87-88页 |
| 7.2 研究展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的研究成果 | 第95-99页 |
| 学位论文数据集 | 第99页 |
