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声明
第1章绪论
1.1论文研究的背景
1.2论文研究的目标和意义
1.2.1研究目标
1.2.2论文的理论与实际意义
1.3道路交通拥挤状态识别的研究现状
1.3.1交通检测器布置的研究现状
1.3.2交通流参数短时间预测的研究现状
1.3.3交通拥挤识别算法的研究现状
1.4道路交通拥挤状态识别的总体流程
1.5论文研究的内容与技术路线
第2章城市道路交通拥挤概述
2.1道路交通拥挤的定义及度量标准
2.1.1交通拥挤
2.1.2交通拥挤指数
2.2道路交通拥挤的分类及特性分析
2.3道路交通拥挤成因的经济学分析
2.4本章小结
第3章交通检测器的优化配置
3.1各种交通信息采集手段分析与比较
3.1.1交通信息分类
3.1.2固定型交通信息采集
3.1.3移动型交通信息采集
3.2交通检测器优化布置的模拟步骤
3.2.1固定型交通检测器配置密度的优化
3.2.2移动型交通检测器最小样本量的优化
3.2.3交通检测器组合应用优化
3.3固定型交通检测器配置优化的多目标规划模型
3.3.1模型的建立
3.3.2模型参数的计算
3.4本章小结
第4章交通流参数的短时间预测
4.1改进的指数平滑预测方法
4.2基于BP神经网络的预测方法
4.3多模型融合预测方法
4.3.1融合模型的建立
4.3.2动态权重的确定方法
4.4算法举例
4.4.1改进的指数平滑预测方法
4.4.2基于BP神经网络的预测方法
4.4.3多模型融合预测方法
4.5本章小结
第5章城市道路交通拥挤状态识别算法
5.1道路交通拥挤识别算法对比及其识别过程研究
5.1.1道路交通拥挤识别算法对比分析
5.1.2道路交通拥挤识别算法工作步骤的总结
5.2基于移动型检测器的平均行程速度的ACI算法
5.3面向对象的道路交通拥挤识别算法表决融合
5.3.1面向对象的算法融合思路分析
5.3.2面向对象的算法表决融合设计
5.3.3实现举例——面向对象的算法表决融合的可行性验证
5.3.4表决融合系统逻辑的硬件实现验证
5.4本章小结
结 论
致 谢
参考文献
攻读硕士期间发表的论文及科研活动