| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 问题的提出与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 问题的提出 | 第11-12页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 基于手机定位的高速公路特殊路况识别方案研究 | 第17-22页 |
| 2.1 高速公路交通运行状态分析 | 第17-18页 |
| 2.1.1 高速公路交通特性分析 | 第17-18页 |
| 2.1.2 高速公路特殊路况分析 | 第18页 |
| 2.2 基于手机定位的高速公路特殊路况识别方案设计 | 第18-21页 |
| 2.2.1 方案分析 | 第19页 |
| 2.2.2 方案设计 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 高速公路手机定位信息采集 | 第22-31页 |
| 3.1 手机定位概述 | 第22-27页 |
| 3.1.1 手机定位过程 | 第23-25页 |
| 3.1.2 手机定位频率 | 第25-26页 |
| 3.1.3 手机定位精度 | 第26页 |
| 3.1.4 高速公路手机定位覆盖率 | 第26-27页 |
| 3.2 手机定位数据获取 | 第27页 |
| 3.3 LBS手机定位技术 | 第27-30页 |
| 3.3.1 LBS基站定位原理 | 第27-28页 |
| 3.3.2 LBS基站定位技术 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 定位数据处理 | 第31-38页 |
| 4.1 手机定位数据筛选 | 第31-33页 |
| 4.1.1 高速公路分段 | 第31-32页 |
| 4.1.2 手机运动状态数据处理 | 第32页 |
| 4.1.3 干扰数据筛除 | 第32-33页 |
| 4.2 地图匹配 | 第33-36页 |
| 4.2.1 地图匹配算法基本原理 | 第34-36页 |
| 4.3 高速公路车载手机定位地图匹配 | 第36-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于模糊聚类分析的高速公路特殊路况识别 | 第38-60页 |
| 5.1 模糊聚类分析概述 | 第38-43页 |
| 5.1.1 数据标准化 | 第39-40页 |
| 5.1.2 建立模糊相似矩阵 | 第40-41页 |
| 5.1.3 聚类 | 第41-42页 |
| 5.1.4 最佳聚类阈值 λ 的确定 | 第42-43页 |
| 5.2 基于模糊聚类分析的高速公路车辆识别 | 第43-48页 |
| 5.2.1 车载手机模糊聚类独立车辆识别 | 第44-45页 |
| 5.2.2 模糊聚类独立车辆车型识别 | 第45-48页 |
| 5.3 高速公路车辆识别仿真 | 第48-55页 |
| 5.3.1 高速公路车辆识别仿真数据生成 | 第48-49页 |
| 5.3.2 高速公路车辆识别数据分析 | 第49-54页 |
| 5.3.3 高速公路车辆识别效果总结 | 第54-55页 |
| 5.4 高速公路路况识别 | 第55-59页 |
| 5.4.1 高速公路交通参数估计 | 第55-56页 |
| 5.4.2 高速公路路况识别 | 第56-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 实例应用 | 第60-69页 |
| 6.1 系统功能介绍 | 第60-64页 |
| 6.1.1 系统功能架构 | 第60-61页 |
| 6.1.2 面向管理部门的路况信息管理功能 | 第61-62页 |
| 6.1.3 面向用户终端的信息发布、采集功能 | 第62-64页 |
| 6.2 系统功能实现 | 第64-68页 |
| 6.2.1 数据准备阶段 | 第64-66页 |
| 6.2.2 数据识别阶段 | 第66-68页 |
| 6.3 系统数据统计更新设计 | 第68页 |
| 6.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论与展望 | 第69-71页 |
| 结论 | 第69页 |
| 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 附录 | 第73-85页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第85-86页 |
| 一、攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第85页 |
| 二、攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |