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图表目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 论文内容及结构
1.4 本章小结
2.理论基础
2.1 K-均值聚类算法(K-means)[18-22]
2.2 支持向量机(SVM)基本原理
2.2.1 线性支持向量机
2.2.2 非线性支持向量机
2.3 混合分类模型
2.4 本章小结
3.行人服务水平评价指标
3.1 行人服务水平分析
3.1.1 行人服务水平
3.1.2 评价指标确定原则
3.2 服务水平评价指标
3.2.1 评价指标的确定
3.2.2 评价指标计算方法
3.3 本章小结
4.基于混合分类模型的行人服务水平分级
4.1 数据来源
4.1.1 基础数据
4.1.2 仿真实验
4.2 分级实现
4.2.1 初始聚类及样本获取
4.2.2 SVM分类
4.2.3 分级结果及分析
4.3 本章小结
5.行人服务水平的灵敏度分析
5.1 基于正交试验的灵敏度分析方法
5.1.1 正交试验
5.1.2 正交试验的灵敏度分析
5.2 服务水平的灵敏度分析
5.1.2 试验设计过程
5.2.2 试验结果及分析
5.3 本章小结
6.服务水平评价实例应用及验证
6.1 交叉口信息
6.2 结果验证及对比
6.3 本章小结
7. 总结与展望
7.1 总结
7.2 研究展望
参考文献
附录A 视频数据提取表及部分人工调查表
附录B 训练样本数据
附录C L18(27)正交表
附录D 阜城门外交叉口信号相位及配时
作者简历
学位论文数据集