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致谢
1引言
1.1研究背景和意义
1.1.1研究背景
1.1.2研究价值
1.2选题范围
1.3论文内容安排
2文献综述
2.1浮动车技术概述
2.1.1什么是浮动车
2.1.2浮动车信息系统
2.2交通异常事件检测
2.2.1交通异常事件概念
2.2.2交通异常事件检测的基本原理
2.3典型算法介绍
2.3.1 California算法
2.3.2 McMaster算法
2.3.3变点统计分析方法
2.3.4基于Logit模型的检测算法
2.3.5基于浮动车的检测算法
2.3.6偏差分析法
2.3.7其他算法
2.4本章小结
3模型的构建
3.1模型选取
3.1.1输入参数选择
3.1.2模型对比
3.2基于改进型ARIMA模型的车速预测
3.2.1预测算法比较
3.2.2传统的ARIMA模型
3.2.3改进型ARIMA算法及其公式推导
3.3预测偏差分析模型
3.3.1基本原理
3.3.2 D85和阈值K的确定
3.4交通异常事件检测综合模型
3.5本章小结
4数据分析
4.1数据来源
4.1.1实际采集数据
4.1.2 Flowsim仿真数据
4.2交通状况正常时的模型分析
4.2.1车速预测样本间隔分析
4.2.2预测误差分析
4.2.3正常情况下的偏差分析
4.3道路上有异常事件发生时的模型分析
4.3.1有异常情况下的车速预测分析
4.3.2预测偏差异常分析
4.4模型评价
4.4.1评价指标和方法
4.4.2模型对比评价
4.5本章小结
5结束语
5.1工作总结
5.2不足和展望
参考文献
作者简历