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交通拥挤的度量方法与基于浮动车的交通拥挤检测 |
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论文目录 |
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中文摘要 | 第1-3页 | Abstract | 第3-7页 | 第1章 引言 | 第7-14页 | 1.1 ITS概述 | 第7-9页 | 1.2 中国交通信息化现状 | 第9-11页 | 1.2.1 交通发展状况 | 第9-10页 | 1.2.2 中国ITS的发展 | 第10-11页 | 1.3 交通拥挤的检测与度量在ITS框架中的地位 | 第11-12页 | 1.4 主要研究工作与创新点 | 第12-14页 | 第2章 交通拥挤的评估方法 | 第14-28页 | 2.1 交通拥挤现象及其基本成因 | 第14-15页 | 2.2 交通流中的几个重要参数 | 第15-17页 | 2.3 现有的交通拥挤评估方法 | 第17-19页 | 2.4 交通拥挤的评估目标 | 第19页 | 2.5 交通流参数与交通拥挤间关系的分析 | 第19-20页 | 2.6 交通流参数分析及模糊化 | 第20-25页 | 2.6.1 模糊数学概述 | 第21-22页 | 2.6.2 模糊子集的划分 | 第22-23页 | 2.6.3 交通参数的正规化 | 第23-25页 | 2.7 模糊推理系统 | 第25-28页 | 第3章 仿真实验及模型分析 | 第28-47页 | 3.1 仿真实验及交通数据获取 | 第28-31页 | 3.1.1 仿真软件概述 | 第28-29页 | 3.1.2 仿真过程 | 第29-31页 | 3.2 仿真实验的拥挤度的评估 | 第31-32页 | 3.3 实验数据处理 | 第32-33页 | 3.4 模糊推理系统的辨识 | 第33-39页 | 3.4.1 T-S模糊模型 | 第34-35页 | 3.4.2 T-S模型的结论参数辨识 | 第35-37页 | 3.4.3 拥挤度推理系统的参数辨识 | 第37-39页 | 3.5 自适应神经网络方法训练系统参数 | 第39-45页 | 3.5.1 模型训练 | 第39-41页 | 3.5.2 训练结果 | 第41-43页 | 3.5.3 模型分析 | 第43-45页 | 3.6 结论 | 第45-47页 | 第4章 利用浮动车检测交通参数 | 第47-68页 | 4.1 交通流数据的常用采集技术 | 第47-49页 | 4.2 浮动车检测系统概述 | 第49-53页 | 4.3 浮动车检测系统框架 | 第53-55页 | 4.4 浮动车的选择 | 第55-56页 | 4.5 GPS数据处理及数据发送 | 第56-60页 | 4.6 无线通信方式 | 第60-62页 | 4.7 交通参数计算 | 第62-68页 | 4.7.1 假设的前提条件 | 第62页 | 4.7.2 交通流量的估计 | 第62-65页 | 4.7.3 平均速度的计算 | 第65-68页 | 第5章 利用浮动车检测交通拥挤 | 第68-73页 | 5.1 浮动车检测系统判断交通拥挤类型 | 第68-70页 | 5.1.1 拥挤分类 | 第68-69页 | 5.1.2 判断拥挤类型 | 第69-70页 | 5.2 偶发性交通拥挤参数检测 | 第70-71页 | 5.3 常发性交通拥挤的交通拥挤度的计算 | 第71-73页 | 结论 | 第73-76页 | 参考文献 | 第76-78页 | 致谢、声明 | 第78-79页 | 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第79页 |
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