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基于云计算的交通瓶颈控制与诱导协同模型研究

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基于云计算的交通瓶颈控制与诱导协同模型研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-19页
第1章 绪论第19-37页
  1.1 依托项目第19页
  1.2 问题提出第19-20页
  1.3 交通瓶颈的概述第20-27页
    1.3.1 交通拥堵第21-24页
    1.3.2 交通瓶颈第24-27页
  1.4 国内外研究现状及其存在的不足第27-33页
    1.4.1 交通瓶颈识别方面的研究现状第27-28页
    1.4.2 动态交通瓶颈预测方面的研究现状第28-31页
    1.4.3 交通瓶颈控制与诱导协同模型方面的研究现状第31-32页
    1.4.4 研究的不足之处第32-33页
  1.5 研究思路和章节安排第33-35页
    1.5.1 研究思路第33-34页
    1.5.2 章节安排第34-35页
  1.6 本章小结第35-37页
第2章 基于云计算的交通瓶颈控制与诱导系统框架研究第37-53页
  2.1 概述第37页
  2.2 云计算应用于智能交通系统的必要性分析第37-50页
    2.2.1 智能交通系统的云需求分析第37-39页
    2.2.2 云计算和 Hadoop第39-47页
    2.2.3 智能交通云系统的基本框架第47-49页
    2.2.4 云计算在智能交通系统中的应用第49-50页
  2.3 基于云计算的交通瓶颈控制与诱导系统框架第50-52页
    2.3.1 交通瓶颈控制与诱导系统的云需求分析第50-51页
    2.3.2 基于云计算的交通瓶颈控制与诱导系统框架第51-52页
  2.4 本章小结第52-53页
第3章 基于 MapReduce 和 K-means 的交通瓶颈识别方法研究第53-81页
  3.1 概述第53页
  3.2 基于并行 K 均值聚类的交通瓶颈识别方法第53-60页
    3.2.1 K 均值聚类原理第53-55页
    3.2.2 K 均值聚类存在的问题第55-56页
    3.2.3 基于 MapReduce 的 K-means 算法第56-60页
  3.3 交通瓶颈识别指标的选取第60-65页
    3.3.1 固定交通瓶颈识别指标选取第60-63页
    3.3.2 动态交通瓶颈识别指标选取第63-65页
  3.4 实例验证第65-80页
    3.4.1 Hadoop 实验平台搭建第65-68页
    3.4.2 固定交通瓶颈识别方法验证第68-74页
    3.4.3 动态交通瓶颈识别方法验证第74-80页
  3.5 本章小结第80-81页
第4章 基于 MapReduce 和 GA-SVM 的动态交通瓶颈预测方法研究第81-105页
  4.1 概述第81-82页
  4.2 交通流时空相关性分析第82-87页
    4.2.1 交通流的基本特征第82-84页
    4.2.2 交通流时空相关性分析第84-87页
  4.3 基于 MapReduce 和 GA-SVM 的短时交通流预测方法第87-94页
    4.3.1 支持向量机第87-89页
    4.3.2 基于 MapReduce 的并行遗传算法第89-92页
    4.3.3 基于 MapReduce 和 GA-SVM 的短时交通流预测方法第92-94页
  4.4 实例验证第94-103页
    4.4.1 实验数据来源第94-95页
    4.4.2 路网时空相关性分析第95-97页
    4.4.3 实验设计第97-98页
    4.4.4 实验结果分析第98-103页
  4.5 本章小结第103-105页
第5章 基于云计算的交通瓶颈控制与诱导协同模型研究第105-135页
  5.1 概述第105-106页
  5.2 建模思想及协同时机的判定第106-107页
    5.2.1 建模思想第106页
    5.2.2 协同时机确定第106-107页
  5.3 瓶颈控制与诱导协同模型的建立第107-115页
    5.3.1 目标函数的建立第107-108页
    5.3.2 行程时间的表达第108-110页
    5.3.3 约束条件的确定第110-114页
    5.3.4 模型的数学表达第114-115页
  5.4 基于 MapReduce 的并行遗传算法求解协同模型第115-120页
    5.4.1 染色体编码与解码第115-116页
    5.4.2 适应度函数第116页
    5.4.3 遗传算子第116-118页
    5.4.4 基于 MapReduce 的并行遗传算法求解协同模型第118-120页
  5.5 实例验证第120-134页
    5.5.1 算法参数设置第122-123页
    5.5.2 部分程序代码设计第123-127页
    5.5.3 实验结果与分析第127-134页
  5.6 本章小结第134-135页
第6章 总结与展望第135-139页
  6.1 论文主要研究成果及创新点第135-137页
  6.2 论文后续工作展望第137-139页
参考文献第139-149页
作者简介、科研及其他成果第149-153页
致谢第153-154页

本篇论文共154页,点击这进入下载页面
 
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