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基于数据融合的城市道路行程时间预测模型研究

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基于数据融合的城市道路行程时间预测模型研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-17页
  · 背景和意义第10-11页
  · 国内外研究现状第11-14页
    · 基于固定检测器数据的道路行程时间预测方法研究现状第11-12页
    · 基于GPS浮动车数据的道路行程时间预测方法研究现状第12-13页
    · 基于多源数据融合的道路行程时间预测方法研究现状第13-14页
  · 主要研究内容及技术路线第14-15页
  · 论文结构第15-17页
第2章 交通信息采集技术与城市道路交通仿真环境设计第17-24页
  · 动态信息采集技术第17-19页
    · 固定检测器技术第17-18页
    · 浮动车检测技术第18-19页
  · 城市道路交通仿真环境设计第19-23页
    · VISSIM仿真软件介绍第19-20页
    · 城市道路交通仿真方案设计第20-23页
  · 小结第23-24页
第3章 检测器采集数据预处理技术第24-34页
  · 原始数据出现失真故障的原因第24页
  · 故障数据的识别第24-26页
    · 固定检测器的不同交通参数数据的合理范围第24-25页
    · GPS浮动车检测器的不同交通参数数据的合理范围第25-26页
  · 故障数据的修复第26-33页
    · 线圈检测器的交通参数数据修复的实例分析第27-30页
    · 浮动车检测器的交通参数数据修复的实例分析第30-33页
  · 小结第33-34页
第4章 基于单类型检测器数据的城市道路行程时间预测第34-41页
  · 基于线圈检测器数据的城市道路行程时间预测第34-36页
  · 基于GPS浮动车数据的城市道路行程时间预测第36-40页
    · 城市道路的划分第36页
    · 单辆GPS浮动车数据路段行程时间的预测第36-38页
    · 多辆GPS浮动车数据的路段行程时间预测第38页
    · 多辆GPS浮动车数据的路段行程时间预测与实验分析第38-40页
  · 小结第40-41页
第5章 基于多源数据的道路行程时间预测第41-56页
  · 融合算法的比选第41-42页
  · 改进的BP神经网络第42-49页
    · BP神经网络概述第42页
    · BP神经网络的结构及算法第42-47页
    · 基于自适应学习速率的BP算法第47-49页
  · 基于改进BP算法的道路行程时间预测模型第49-52页
  · 实验验证及结果分析第52-55页
  · 小结第55-56页
第6章 总结与展望第56-58页
参考文献第58-61页
致谢第61 页

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