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大数据驱动下的高速公路交通运行状态评价与分析

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大数据驱动下的高速公路交通运行状态评价与分析
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-17页
第一章 绪论第17-47页
    1.1. 课题来源第17页
    1.2. 研究背景及意义第17-21页
      1.2.1. 大数据驱动下交通管理与决策机制第17-18页
      1.2.2. 公众出行和运营管理对交通可靠性的需求更加突出第18-20页
      1.2.3. 研究问题的提出第20-21页
    1.3. 国内外研究现状第21-37页
      1.3.1. 交通可靠性评价方面的研究现状第21-29页
      1.3.2. 行程时间预测方面的研究现状第29-31页
      1.3.3. 道路交通运行状态评价方面的研究现状第31-37页
    1.4. 本文拟采用主要技术方法的研究进展第37-43页
      1.4.1. 小波估计在可靠性分析中的研究进展第37-38页
      1.4.2. 非参数Bootstrap方法的研究进展第38-42页
      1.4.3. 模糊聚类方法的研究进展第42-43页
    1.5. 主要研究内容及技术路线第43-45页
      1.5.1. 主要研究内容第43-44页
      1.5.2. 技术路线第44-45页
    1.6. 小结第45-47页
第二章 数据质量分析与特征分析第47-67页
    2.1. 交通大数据预处理的主要任务第47-48页
      2.1.1. 交通大数据的基本内涵第47-48页
      2.1.2. 预处理的基本流程第48页
    2.2. 高速公路收费数据预处理第48-51页
    2.3. 数据质量分析第51-54页
    2.4. 数据特性分析第54-66页
      2.4.1. 非参数检验方法第54-58页
      2.4.2. 车型维度的数据分布特性检验第58-61页
      2.4.3. 时间维度的数据分布特性检验第61-66页
    2.5. 小结第66-67页
第三章 高速公路行程时间可靠性的估计方法第67-84页
    3.1. 高速公路行程时间可靠性的定义第67-68页
    3.2. 行程时间分布的数学模型第68-76页
      3.2.1. 行程时间概率密度函数的估计方法第68-73页
      3.2.2. 拟合优度衡量指标第73-76页
    3.3. 行程时间分布拟合方法比较第76-79页
      3.3.1. 小波估计的最佳分解尺度和最佳阈值选择第76-77页
      3.3.2. 拟合结果比较和分析第77-79页
    3.4. 实例分析第79-83页
      3.4.1. 不同估计模型的行程时间可靠性实证分析第79-81页
      3.4.2. 不同路段的行程时间可靠性分析第81-82页
      3.4.3. ETC对高速公路行程时间可靠性的影响分析第82-83页
    3.5. 小结第83-84页
第四章 高速公路行程时间短时区间预测方法第84-106页
    4.1. 行程时间预测的不确定性第85-86页
    4.2. 行程时间区间预测的构建第86-88页
    4.3. 预测区间的质量评估指标第88-89页
    4.4. 行程时间预测模型分析与比较第89-102页
      4.4.1. 小波神经网络预测模型及其改进算法第90-94页
      4.4.2. K最近邻预测模型及其局部改进第94-99页
      4.4.3. 预测模型精度比较第99-102页
    4.5. 实例分析第102-105页
      4.5.1. 不同Bootstrap策略的区间预测性能指标分析第102页
      4.5.2. Bootstrap策略后预测模型误差分析第102-104页
      4.5.3. 基于Percentile Bootstrap-KNN的行程时间区间预测第104-105页
    4.6. 小结第105-106页
第五章 高速公路交通运行状态估计方法第106-120页
    5.1. 高速公路交通运行状态评价的构成要素第106-108页
    5.2. 模糊C均值聚类(FCM)算法原理及其改进策略第108-113页
      5.2.1. 模糊C均值聚类的基本原理第108-110页
      5.2.2. FCM算法在交通运行状态估计应用中的改进第110-112页
      5.2.3. 聚类效果评价第112-113页
    5.3. 基于可靠性的高速公路交通运行状态估计算法实现第113-119页
      5.3.1. 数据准备与预处理第113-114页
      5.3.2. 确定交通流特征参数及其权重第114页
      5.3.3. 聚类算法性能比较与分析第114-117页
      5.3.4. 交通运行状态估计第117-119页
    5.4. 小结第119-120页
第六章 陕西省高速公路交通运行状态评价与分析第120-135页
    6.1. 陕西省高速公路网运行态势监测概述第120-122页
    6.2. 陕西省高速公路网现状第122-128页
      6.2.1. 高速公路网交通量统计分析第122-124页
      6.2.2. 全省高速公路拥堵度第124-127页
      6.2.3. 收费站出入口交通量第127-128页
    6.3. 高速公路行程时间可靠性等级划分阈值的标定第128-130页
      6.3.1. 数据来源第128-129页
      6.3.2. 行程时间可靠性的非参数检验第129页
      6.3.3. 评价等级划分阈值的标定第129-130页
    6.4. 面向道路使用者的出行场景决策第130-134页
      6.4.1. 决策场景描述第130-131页
      6.4.2. 出行路径的选取第131-133页
      6.4.3. 出发时段的选取第133-134页
    6.5. 小结第134-135页
第七章 结论与展望第135-139页
    7.1. 主要研究结论第135-137页
    7.2. 论文主要创新点第137页
    7.3. 研究展望第137-139页
参考文献第139-157页
附表第157-162页
附表1 卡方分布临界值表第157-158页
附表2 7 月份S-Car工作日不同时段两两独立样本Mann-Whitney U检验第158-159页
附表3 7 月份S-Car节假日不同时段两两独立样本Mann-Whitney U检验第159-160页
附表4 不同Bootstrap方法的区间预测性能指标第160-162页
攻读学位期间取得的研究成果第162-163页
致谢第163页

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