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基于信息融合的交通流检测方法的研究
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基于信息融合的交通流检测方法的研究
论文目录
 
摘要第1-8 页
Abstract第8-10 页
插图索引第10-11 页
附表索引第11-12 页
第1章 绪论第12-17 页
　　· 课题背景与意义第12-13 页
　　· 课题研究现状第13-14 页
　　　　· 国外研究现状第13 页
　　　　· 国内研究现状第13-14 页
　　· 基于信息融合的交通流检测的研究第14-15 页
　　· 本文主要的研究内容及组织结构第15-17 页
第2章 交通流基本理论第17-27 页
　　· 交通流检测器第17-20 页
　　　　· 检测器分类第17-19 页
　　　　· 交通检测技术的发展方向第19-20 页
　　· 交通流参数第20-23 页
　　　　· 车流量第20-21 页
　　　　· 车速第21-22 页
　　　　· 交通流密度第22 页
　　　　· 排队长度第22-23 页
　　· 交通流的数学模型第23-26 页
　　　　· 泊松分布第23-24 页
　　　　· 二项分布第24-25 页
　　　　· 负二项式分布第25-26 页
　　· 本章小结第26-27 页
第3章 基于加权平均的车速检测第27-39 页
　　· 车速信息的采集第27 页
　　· 数据的一致性检验第27-30 页
　　　　· 分布图法第27-28 页
　　　　· 基于相容矩阵的失效数据剔除方法第28-30 页
　　· 数据的加权融合方法第30-34 页
　　　　· 最小方差加权平均第31-32 页
　　　　· Matlab仿真及结果分析第32-34 页
　　· 基于自适应加权平均的车速检测的研究第34-37 页
　　　　· 自适应加权平均第34-35 页
　　　　· 仿真及结果分析第35-37 页
　　· 本章小结第37-39 页
第4章 基于贝叶斯估计理论的车流量检测第39-54 页
　　· 贝叶斯估计基本理论第39-40 页
　　· 贝叶斯参数估计融合算法第40-45 页
　　　　· 车流量服从泊松分布第41-42 页
　　　　· 车流量服从二项式分布第42-44 页
　　　　· 车流量服从负二项式分布第44-45 页
　　· 基于最小风险的贝叶斯决策交通流检测第45-49 页
　　　　· 最小风险的贝叶斯决策第45-48 页
　　　　· 贝叶斯决策理论在交通流检测中的应用第48-49 页
　　· 仿真及结果分析第49-53 页
　　　　· 贝叶斯参数估计的仿真分析第49-51 页
　　　　· 贝叶斯风险估计的仿真分析第51-53 页
　　· 本章小结第53-54 页
第5章 基于卡尔曼滤波的排队长度预测第54-63 页
　　· 标量卡尔曼滤波器第54-57 页
　　　　· 卡尔曼滤波模型第54-55 页
　　　　· 标量卡尔曼滤波器第55 页
　　　　· 标量卡尔曼预测器第55-57 页
　　· 向量卡尔曼预测器第57-58 页
　　　　· 向量卡尔曼滤波器第57 页
　　　　· 向量卡尔曼预测器第57-58 页
　　· 基于卡尔曼滤波预测排队长度估计第58-61 页
　　　　· 卡尔曼滤波排队长度模型第58-59 页
　　　　· 观测值中野值的判别第59-60 页
　　　　· 新息修正的卡尔曼滤波第60-61 页
　　· 仿真分析第61-62 页
　　· 本章小结第62-63 页
第6章 基于信息融合交通流检测总体结构第63-67 页
　　· 基于信息融合交通流检测总体结构第63-64 页
　　　　· 基于信息融合交通流检测概述第63 页
　　　　· 总体流程图第63-64 页
　　· 用户界面及仿真结果分析第64-66 页
　　· 本章小结第66-67 页
总结与展望第67-69 页
参考文献第69-74 页
致谢第74-75 页
附录: 发表的学术论文目录第75页

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