声明
致谢
摘要
1.1 研究背景
1.2 研究目的与意义
1.3 交通事故持续时间预测研究现状
1.4 研究内容与技术路线
2 高速公路交通事故延迟时间影响因素分析
2.1 交通事故延迟时间数据描述
2.1.1 样本介绍
2.1.2 数据描述
2.2 交通事故延迟时间影响因素分析
2.2.2 显著性分析
2.2.3 各因素影响机理分析
2.3 本章小结
3 高速公路交通事故延迟时间预测模型
3.1 决策树算法基本理论
3.1.1 决策树生成算法
3.1.2 决策树剪枝策略
3.1.3 决策树分类规则提取
3.2 交通事故延迟时间预测决策树模型
3.2.1 连续属性离散化
3.2.2 属性选择度量
3.2.3 过拟合问题处理
3.2.4 C4.5 决策树模型总述
3.3 贝叶斯理论概述
3.3.1 贝叶斯定理
3.3.2 朴素贝叶斯方法
3.3.3 朴素贝叶斯概率修正
3.4 交通事故延迟时间预测BDT模型
3.4.1 贝叶斯节点分类
3.4.2 模型构建思路
3.4.3 模型算法表达
3.4.4 BDT模型性能评价
3.5 本章小结
4 高速公路事故下交通恢复时间预测模型
4.1 车流波模型概述
4.1.1 交通流参数选定
4.1.2 车流波理论
4.2 基于车流波模型的交通事故恢复时间预测
4.2.1 交通事故下车流波动分析
4.2.2 交通恢复时间预测车流波模型
4.2.3 模型中通行能力数值分析
4.3 引入动态空间占有率的交通恢复时间预测
4.3.1 道路利用率分析
4.3.2 动态空间占有率下的交通流参数分析
4.3.3 引入动态空间占有率的交通恢复时间预测模型
4.4 本章小结
5 案例分析
5.1 交通事故延迟时间决策树模型
5.1.1 决策树预测模型
5.1.2 DT模型检验
5.2 交通事故延迟时间预测BDT模型
5.2.1 BDT模型构建
5.2.2 B节点概率分析
5.2.3 BDT模型检验
5.3 交通恢复时间预测案例分析
5.3.1 研究对象描述
5.3.2 数据预处理
5.3.3 高速公路事故交通流特征分析
5.3.4 交通恢复时间预测模型参数标定
5.3.5 预测结果分析
5.4 本章小结
6.1 论文总结
6.2 论文不足与展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
北京交通大学;