摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
图目录 | 第10-11页 |
表目录 | 第11-12页 |
第1章 绪论 | 第12-20页 |
1.1 研究目的与意义 | 第12-13页 |
1.2 研究的主要内容 | 第13页 |
1.3 国内外研究现状 | 第13-18页 |
1.3.1 交通拥挤判别的国内外研究现状 | 第13-16页 |
1.3.2 交通事件判别的国内外研究现状 | 第16-18页 |
1.4 研究思路及章节安排 | 第18-19页 |
1.4.1 研究思路 | 第18页 |
1.4.2 章节安排 | 第18-19页 |
1.5 本章小结 | 第19-20页 |
第2章 高速公路交通运行状态指标体系 | 第20-30页 |
2.1 概述 | 第20页 |
2.2 高速公路交通运行状态指标体系的需求分析 | 第20-22页 |
2.2.1 高速公路运行管理对交通运行状态信息的需求分析 | 第20-21页 |
2.2.2 高速公路交通组织管理对道路运行状态信息的需求分析 | 第21页 |
2.2.3 高速公路路网规划对道路运行状态信息的需求分析 | 第21-22页 |
2.3 高速公路运行状态指标体系的确立 | 第22-28页 |
2.3.1 高速公路运行状态指标体系设计原则 | 第22页 |
2.3.2 高速公路交通运行状态划分 | 第22-23页 |
2.3.3 高速公路运行状态指标的选取 | 第23-25页 |
2.3.4 高速公路运行状态评价指标体系建立 | 第25-27页 |
2.3.5 高速公路运行状态指标的量化 | 第27-28页 |
2.4 本章小结 | 第28-30页 |
第3章 高速公路交通拥挤状态判别方法研究 | 第30-44页 |
3.1 概述 | 第30-31页 |
3.2 高速公路交通拥堵评价标准 | 第31-33页 |
3.2.1 由区间交通参数决定的拥挤评价标准 | 第31-32页 |
3.2.2 由地点交通参数决定的拥挤评价标准 | 第32-33页 |
3.3 高速公路道路交通拥挤评判模型 | 第33-39页 |
3.3.1 模型构建 | 第33-37页 |
3.3.2 评判模型分析 | 第37-39页 |
3.4 实例分析 | 第39-42页 |
3.4.1 数据来源 | 第39-40页 |
3.4.2 高速公路交通拥挤状态判别方法验证 | 第40-42页 |
3.4.3 结果分析 | 第42页 |
3.5 本章小结 | 第42-44页 |
第4章 高速公路紧急事件判别方法研究 | 第44-58页 |
4.1 概述 | 第44-45页 |
4.2 基于支持向量机的高速公路紧急事件判别模型 | 第45-48页 |
4.2.1 支持向量机用于交通事件检测的适应性分析 | 第45-46页 |
4.2.2 基于 SVM 的高速公路紧急事件判别模型设计 | 第46-48页 |
4.3 基于 SVM 的高速公路紧急事件判别优化模型 | 第48-52页 |
4.3.1 粒子群优化模型的改进方法 | 第48-50页 |
4.3.2 基于改进 PSO-SVM 的高速公路交通紧急事件判别模型设计 | 第50-52页 |
4.4 方法验证 | 第52-57页 |
4.4.1 基于网格搜索的支持向量机参数寻优仿真实验 | 第53页 |
4.4.2 基于改进 PSO-SVM 高速公路交通紧急事件判别模型仿真实验 | 第53-56页 |
4.4.3 结果分析 | 第56-57页 |
4.5 本章小结 | 第57-58页 |
第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
5.1 总结 | 第58-59页 |
5.2 展望 | 第59-60页 |
参考文献 | 第60-64页 |
致谢 | 第64页 |