道路交通状态多维多粒度获取方法研究

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道路交通状态多维多粒度获取方法研究

     论文目录

致谢第1-6页

中文摘要第6-8页

ABSTRACT第8-14页

1 绪论第14-22页

   ·研究背景第14-15页

   ·研究问题的提出第15-17页

   ·研究主要内容与技术路线第17-20页

   ·论文的结构安排第20-22页

2 道路交通状态获取研究现状第22-42页

   ·道路交通状态获取技术现状第22-28页

     ·固定型交通状态采集技术第22-25页

     ·移动型交通状态采集技术第25-28页

   ·道路交通状态获取方法现状第28-40页

     ·道路交通状态基础参数获取方法第28-35页

     ·道路交通状态综合信息获取方法第35-40页

   ·本章小结第40-42页

3 道路交通状态数据异常判别方法第42-50页

   ·引言第42页

   ·异常的道路交通状态数据产生的原因第42-43页

   ·异常的道路交通状态数据筛选的原则与方法第43-46页

   ·道路交通状态获取数据现状(以北京市为例)第46-48页

     ·道路交通状态获取数据现状(以北京市为例)第46-47页

     ·道路交通状态数据存在的主要问题总结(以北京市为例).第47-48页

   ·本章小结第48-50页

4 基于交通信息模板的道路交通状态获取方法第50-60页

   ·引言第50-51页

   ·交通运行模态的划分第51-52页

   ·道路交通状态信息的规律性分析第52-55页

     ·道路交通状态信息矩阵的获取第52页

     ·道路交通状态信息的规律性分析第52-55页

   ·道路交通信息模板的设计第55-57页

     ·道路交通信息模板的表格式第56页

     ·道路交通信息模板的获取第56-57页

   ·道路交通信息模板的应用第57-59页

     ·实验准备第57页

     ·实验结果与分析第57-59页

   ·本章小结第59-60页

5 基于虚拟速度传感器的道路交通状态获取方法第60-74页

   ·引言第60-61页

   ·虚拟速度传感器节点的标定第61页

   ·基于虚拟速度传感器节点的路段交通运行状态获取方法第61-62页

   ·虚拟速度传感器节点的设计方法第62-64页

   ·基于虚拟速度传感器序列的道路交通状态获取算法应第64-65页

   ·实例验证第65-73页

     ·虚拟速度传感器的设计第65-67页

     ·算法的应用结果及分析第67-73页

   ·本章小结第73-74页

6 基于区域交通吸引子匹配的道路交通状态获取方法第74-86页

   ·引言第74-75页

   ·道路交通运行模态的划分第75页

   ·区域交通吸引子第75-76页

   ·不同模态下道路交通运行特征参考序列的获取第76-77页

   ·匹配规则第77-79页

     ·交通运行模态的划分标识第77页

     ·目标路段的当前区域交通吸引子的时间序列第77-78页

     ·时间刻度第78-79页

     ·匹配规则第79页

   ·基于区域交通吸引子匹配的交通流数据修复的应用第79-85页

     ·实验路段选取第80页

     ·各参数确定及实验数据准备第80-85页

   ·本章小结第85-86页

7 基于压缩感知的道路交通状态获取方法第86-112页

   ·引言第86页

   ·压缩感知理论简介第86-88页

   ·道路交通状态数据的可压缩性分析第88-95页

     ·道路交通状态数据提取第89页

     ·道路交通数据的结构特性和可压缩性分析第89-95页

   ·基于压缩感知的道路交通状态获取算法第95-98页

     ·基于压缩感知的道路交通状态估计方法第95-96页

     ·参数设定第96-97页

     ·残差矩阵的确定方法第97-98页

   ·算法应用第98-99页

     ·道路交通状态信息的离线处理第98页

     ·道路交通状态信息的实时修复第98-99页

   ·实例验证第99-110页

     ·实验准备第99-104页

     ·实验结果第104-110页

   ·本章小结第110-112页

8 总结与展望第112-118页

   ·主要研究结论第112-114页

   ·主要创新点第114-115页

   ·研究展望第115-118页

参考文献第118-130页

作者简历第130-134页

学位论文数据集第134页

论文编号BS2117524，，这篇论文共134页
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