基于粒子滤波算法的交通状态估计研究



基于粒子滤波算法的交通状态估计研究

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基于粒子滤波算法的交通状态估计研究

论文目录
致谢	第1-6页
中文摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-11页
1 绪论	第11-22页
· 交通状态估计的研究背景和意义	第11-12页
· 交通安全管理	第11页
· 交通状态估计在安全管理中的重要作用	第11-12页
· 国内外研究现状	第12-13页
· 短时交通状态估计方法综述	第13-20页
· 基于统计方法的模型	第15页
· 交通仿真模型	第15-16页
· 基于动态交通分配的模型	第16页
· 非参数回归模型	第16-17页
· 神经网络模型	第17-18页
· 基于混沌理论的模型	第18-19页
· 卡尔曼滤波方法	第19-20页
· 论文的主要研究内容和结构	第20-22页
· 论文的主要研究内容	第20页
· 论文的结构	第20-22页
2 交通流理论模型分析与总结	第22-29页
· 动态交通流模型简介与分析	第22-25页
· 跟驰理论模型	第22-23页
· 流体动力学模型	第23-24页
· 元胞自动机模型	第24-25页
· 二阶宏观随机交通流模型	第25-28页
· 本章小结	第28-29页
3 滤波理论的研究	第29-42页
· 贝叶斯最优估计	第29-31页
· 蒙特卡罗方法	第31-34页
· 蒙特卡罗积分	第31-32页
· 蒙特卡罗方法的解题步骤	第32-33页
· 蒙特卡罗方法的特点	第33-34页
· 粒子滤波原理	第34-38页
· 基本原理	第34-36页
· 退化现象	第36-37页
· 重采样算法	第37-38页
· 粒子滤波算法仿真实验	第38-41页
· 本章小结	第41-42页
4 基于基本粒子滤波算法的交通状态估计	第42-53页
· 交通状态估计模型建立	第42-44页
· 粒子滤波算法实现步骤	第44-45页
· 实证研究——以北京市三环路为例	第45-51页
· 交通数据处理方法	第45-46页
· 实验数据处理	第46-47页
· 性能评价指标	第47-48页
· 实例分析	第48-51页
· 本章小结	第51-53页
5 粒子滤波算法的改进及在交通状态估计问题中的应用	第53-64页
· 基于蚁群算法的粒子滤波优化	第53-58页
· 蚁群算法原理	第54-55页
· 优化过程	第55-58页
· 改进的粒子滤波算法用于交通状态估计	第58-63页
· 算法实现步骤	第58-60页
· 实验结果分析及对比	第60-63页
· 本章小结	第63-64页
6 总结与展望	第64-66页
· 本文的创新点	第64页
· 本文的主要工作	第64-65页
· 下一步工作	第65-66页
参考文献	第66-69页
附录 A	第69-70页
作者简历	第70-72页
学位论文数据集	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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