基于微波数据的高速公路交通拥挤检测及旅行时间预测

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致谢

摘要

1 绪论

1．1 课题来源与研究对象

1．1．1 课题来源

1．1．2 研究对象

1．2 研究背景及意义

1．2．1 研究背景

1．2．2 研究意义

1．3 国内外研究现状

1．3．1 交通拥挤检测研究现状

1．3．2 旅行时间预测研究现状

1．3．3 国内外系统应用现状

1．4 研究内容及技术路线

2 交通数据采集与处理

2．1 交通数据采集及特性分析

2．2 数据处理方法设计

2．2．1 基于阈值法和交通流理论的错误数据识别

2．2．2 分车道数据整合

2．3 验证分析

2．3．1 数据来源

2．3．2 试验结果与效果分析

2．4 小结

3 基于微波数据的高速公路交通拥挤检测

3．1 概述

3．2 交通拥挤检测基本原理

3．3 基于模式匹配和多节点相关性分析的交通拥挤检测算法设计

3．3．1 历史模式库的建立

3．3．2 单节点模式匹配

3．3．3 多节点相关性分析

3．4 验证分析

3．5 小结

4 基于微波数据的高速公路旅行时间预测

4．1 概述

4．2 历史模式库建立

4．2．1 基于二维线性插值和分段法的旅行时间计算

4．2．2 状态向量的构成

4．3 K近邻搜索策略

4．4 加权平均预测函数

4．5 验证分析

4．5．1 对比数据

4．5．2 标定K值

4．5．3 预测结果与误差分析

4．6 小结

5 交通拥挤检测与旅行时间预测系统软件开发

5．1 系统总体架构设计

5．1．1 系统需求分析

5．1．2 系统功能定位

5．1．3 系统逻辑框架设计

5．2 系统设计与开发

5．2．1 系统数据库设计

5．2．2 交通拥挤检测与旅行时间预测核心子系统

5．2．3 结果展示

5．3 小结

6 结论与展望

6．1 论文主要工作

6．2 论文创新点

6．3 研究展望

参考文献

附录

作者简历

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