文摘
英文文摘
论文说明:图表目录
声明
第1章绪论
1.1研究背景
1.2研究理论意义与实际应用价值
1.3论文研究的主要内容
1.4论文结构安排
1.5本章小结
第2章国内外研究综述
2.1动态车载导航系统研究现状
2.1.1日本研究与应用现状
2.2.2美国的研究应用现状
2.2.3欧洲的研究应用现状
2.2.4我国的研究应用现状
2.2.5小结
2.2历史交通数据处理研究现状
2.2.1历史交通数据的采集与积累
2.2.2历史交通数据的处理
2.2.3小结
2.3探测车信息采集系统及实时数据处理研究现状
2.3.1国外主要系统简介
2.3.2国内主要系统简介
2.3.3探测车数据处理算法研究
2.3.4小结
2.4短时交通预测技术研究现状
2.4.1预测模型和预测方法研究
2.4.2预测模型的应用
2.4.3小结
2.5本章小结
第3章基于探测车的动态交通数据采集处理技术
3.1探测车采集系统的组成与特点
3.1.1探测车数据采集试验系统(FVDCS)组成
3.1.2试验系统主要特点
3.1.3数据库总体设计
3.2基于驻留时间估计的探测车数据处理算法
3.2.1算法基本思想和算法流程
3.2.2探测车回传数据的分析与处理
3.2.3数据处理算法中的驻留时间分析模块
3.2.4面向大规模应用的数据处理算法优化
3.3数据处理算法的精度验证
3.3.1现场试验设计
3.3.2现场试验
3.3.3实验结果对比和分析
3.3.4算法中不同处理方案的精度对比
3.4与其它探测车数据处理算法的比较
3.4.1几种典型算法的理论分析
3.4.2几种典型算法的精度比较
3.6本章小结
第4章多源历史交通数据处理与历史数据库的构建
4.1城市道路交通特性分析及数据采集
4.1.1不同等级道路的交通特性分析
4.1.2不同周次的城市交通特性差异分析
4.1.3历史交通数据的采集与积累
4.2基于探测车的历史交通数据采集与预处理
4.2.1探测车数据的三阶段应用
4.2.2探测车历史数据的结果分析
4.2.3探测车数据的分类标准
4.2.4探测车采集的行程速度数据的预处理
4.3检测器历史数据的采集与预处理
4.3.1基于固定型检测器的交通数据采集
4.3.2研究中采用的检测器历史数据
4.3.3检测器历史数据的预处理
4.4历史数据系列处理和多源历史数据库的构建
4.4.1基于小波变换的历史数据系列稳定处理
4.4.2基于双重聚类方法的历史数据系列聚类精简
4.5本章小结
第5章基于非参数回归的短时交通预测模型研究
5.1短时交通预测概述
5.1.1车载导航系统中的路网交通状态预测技术
5.1.2短时交通预测算法比选
5.1.3短时交通预测方法的选取
5.2基于非参数回归的短时交通预测模型
5.2.1基于K近邻的短时交通预测算法模型
5.2.2短时预测参数确定
5.2.3预测相关参量及模型确定
5.3预测模型的精度验证
5.3.1算法的程序实现
5.3.2基于动态数据接入的预测试验
5.3.3多源数据对交通状态预测的影响
5.4本章小结
第6章面向车载导航系统的交通预测信息发布
6.1无动态交通数据支持下的模糊预测技术
6.1.1交通模式划分标准
6.1.2基准预测库的构建
6.1.3基准预测库的存储
6.2动态车载导航系统构架与系统设计
6.3面向动态车载导航系统的交通状态预测信息发布
6.4本章小结
第7章论文的主要结论与展望
主要结论
主要创新点
未来研究的展望
参考文献
附录
攻读博士学位期间发表的学术论文及主要科研工作
学术论文成果
参与的主要科研项目
致谢