论文目录 | |
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| · 依托课题 | 第15页 |
| · 选题背景及研究意义 | 第15-17页 |
| · 国内外研究历史和现状评述 | 第17-23页 |
| · 基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 估计方法评述 | 第17-21页 |
| · 基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 预测方法评述 | 第21-23页 |
| · 主要研究内容及论文结构 | 第23页 |
| · 小结 | 第23-25页 |
| 第2章 车载 GPS 数据的预处理方法研究 | 第25-37页 |
| · 概述 | 第25页 |
| · 车载 GPS 漂移数据的处理方法 | 第25-27页 |
| · 车载 GPS 冗余数据的处理方法 | 第27-29页 |
| · 车载 GPS 定位偏差数据的处理方法 | 第29-32页 |
| · 匹配候选路段集合确定方法 | 第30-31页 |
| · 匹配路段确定方法 | 第31-32页 |
| · 匹配位置确定方法 | 第32页 |
| · 实例分析 | 第32-35页 |
| · 数据来源 | 第32-33页 |
| · 实验方案设计 | 第33-34页 |
| · 实验结果与分析 | 第34-35页 |
| · 小结 | 第35-37页 |
| 第3章 基于车载 GPS 数据的单车路段行程时间估计方法研究 | 第37-55页 |
| · 概述 | 第37页 |
| · 位置-时间插值方法的改进 | 第37-40页 |
| · 速度-时间积分方法的改进 | 第40-44页 |
| · 单车路段行程时间改进融合方法 | 第44-45页 |
| · 实证分析 | 第45-53页 |
| · 数据来源 | 第45-46页 |
| · 实验方案设计 | 第46-47页 |
| · 实验结果与分析 | 第47-53页 |
| · 小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 估计方法研究 | 第55-67页 |
| · 概述 | 第55页 |
| · 基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 估计影响因素分析 | 第55-57页 |
| · 样本车种类的影响分析 | 第55-56页 |
| · 交通流运行状态的影响分析 | 第56-57页 |
| · 基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 估计方法 | 第57-59页 |
| · SVM 的工作原理 | 第57页 |
| · 基于 SVM 的交通流 LATT 估计方法的工作步骤 | 第57-59页 |
| · 实证分析 | 第59-65页 |
| · 数据来源 | 第59-60页 |
| · 实验方案设计 | 第60-61页 |
| · 实验结果与分析 | 第61-65页 |
| · 小结 | 第65-67页 |
| 第5章 基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 预测方法研究 | 第67-79页 |
| · 概述 | 第67页 |
| · 基本预测方法的选择 | 第67页 |
| · 基本预测方法的工作原理 | 第67-71页 |
| · 卡尔曼滤波预测方法原理 | 第68-69页 |
| · 改进卡尔曼滤波预测方法原理 | 第69页 |
| · BP 神经网络预测方法原理 | 第69-70页 |
| · 遗传神经网络预测方法原理 | 第70-71页 |
| · 基于车载 GPS 数据的交通流 LATT 组合预测方法研究 | 第71-73页 |
| · 实例验证 | 第73-78页 |
| · 数据来源 | 第73页 |
| · 实验方案设计 | 第73-74页 |
| · 实验结果与分析 | 第74-78页 |
| · 小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| · 总结 | 第79-80页 |
| · 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
