道路交通狀態(tài)多維多粒度獲取方法研究
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道路交通狀態(tài)多維多粒度獲取方法研究
論文目錄
致謝第1-6頁
中文摘要第6-8頁
ABSTRACT第8-14頁
1 緒論第14-22頁
·研究背景第14-15頁
·研究問題的提出第15-17頁
·研究主要內(nèi)容與技術(shù)路線第17-20頁
·論文的結(jié)構(gòu)安排第20-22頁
2 道路交通狀態(tài)獲取研究現(xiàn)狀第22-42頁
·道路交通狀態(tài)獲取技術(shù)現(xiàn)狀第22-28頁
·固定型交通狀態(tài)采集技術(shù)第22-25頁
·移動型交通狀態(tài)采集技術(shù)第25-28頁
·道路交通狀態(tài)獲取方法現(xiàn)狀第28-40頁
·道路交通狀態(tài)基礎參數(shù)獲取方法第28-35頁
·道路交通狀態(tài)綜合信息獲取方法第35-40頁
·本章小結(jié)第40-42頁
3 道路交通狀態(tài)數(shù)據(jù)異常判別方法第42-50頁
·引言第42頁
·異常的道路交通狀態(tài)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因第42-43頁
·異常的道路交通狀態(tài)數(shù)據(jù)篩選的原則與方法第43-46頁
·道路交通狀態(tài)獲取數(shù)據(jù)現(xiàn)狀(以北京市為例)第46-48頁
·道路交通狀態(tài)獲取數(shù)據(jù)現(xiàn)狀(以北京市為例)第46-47頁
·道路交通狀態(tài)數(shù)據(jù)存在的主要問題總結(jié)(以北京市為例).第47-48頁
·本章小結(jié)第48-50頁
4 基于交通信息模板的道路交通狀態(tài)獲取方法第50-60頁
·引言第50-51頁
·交通運行模態(tài)的劃分第51-52頁
·道路交通狀態(tài)信息的規(guī)律性分析第52-55頁
·道路交通狀態(tài)信息矩陣的獲取第52頁
·道路交通狀態(tài)信息的規(guī)律性分析第52-55頁
·道路交通信息模板的設計第55-57頁
·道路交通信息模板的表格式第56頁
·道路交通信息模板的獲取第56-57頁
·道路交通信息模板的應用第57-59頁
·實驗準備第57頁
·實驗結(jié)果與分析第57-59頁
·本章小結(jié)第59-60頁
5 基于虛擬速度傳感器的道路交通狀態(tài)獲取方法第60-74頁
·引言第60-61頁
·虛擬速度傳感器節(jié)點的標定第61頁
·基于虛擬速度傳感器節(jié)點的路段交通運行狀態(tài)獲取方法第61-62頁
·虛擬速度傳感器節(jié)點的設計方法第62-64頁
·基于虛擬速度傳感器序列的道路交通狀態(tài)獲取算法應第64-65頁
·實例驗證第65-73頁
·虛擬速度傳感器的設計第65-67頁
·算法的應用結(jié)果及分析第67-73頁
·本章小結(jié)第73-74頁
6 基于區(qū)域交通吸引子匹配的道路交通狀態(tài)獲取方法第74-86頁
·引言第74-75頁
·道路交通運行模態(tài)的劃分第75頁
·區(qū)域交通吸引子第75-76頁
·不同模態(tài)下道路交通運行特征參考序列的獲取第76-77頁
·匹配規(guī)則第77-79頁
·交通運行模態(tài)的劃分標識第77頁
·目標路段的當前區(qū)域交通吸引子的時間序列第77-78頁
·時間刻度第78-79頁
·匹配規(guī)則第79頁
·基于區(qū)域交通吸引子匹配的交通流數(shù)據(jù)修復的應用第79-85頁
·實驗路段選取第80頁
·各參數(shù)確定及實驗數(shù)據(jù)準備第80-85頁
·本章小結(jié)第85-86頁
7 基于壓縮感知的道路交通狀態(tài)獲取方法第86-112頁
·引言第86頁
·壓縮感知理論簡介第86-88頁
·道路交通狀態(tài)數(shù)據(jù)的可壓縮性分析第88-95頁
·道路交通狀態(tài)數(shù)據(jù)提取第89頁
·道路交通數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特性和可壓縮性分析第89-95頁
·基于壓縮感知的道路交通狀態(tài)獲取算法第95-98頁
·基于壓縮感知的道路交通狀態(tài)估計方法第95-96頁
·參數(shù)設定第96-97頁
·殘差矩陣的確定方法第97-98頁
·算法應用第98-99頁
·道路交通狀態(tài)信息的離線處理第98頁
·道路交通狀態(tài)信息的實時修復第98-99頁
·實例驗證第99-110頁
·實驗準備第99-104頁
·實驗結(jié)果第104-110頁
·本章小結(jié)第110-112頁
8 總結(jié)與展望第112-118頁
·主要研究結(jié)論第112-114頁
·主要創(chuàng)新點第114-115頁
·研究展望第115-118頁
參考文獻第118-130頁
作者簡歷第130-134頁
學位論文數(shù)據(jù)集第134頁
論文編號BS2117524,,這篇論文共134頁
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本文編號:133469
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