面向危险品运输的交通拥挤检测与预测研究



面向危险品运输的交通拥挤检测与预测研究

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面向危险品运输的交通拥挤检测与预测研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
· 选题背景及意义	第10-11页
· 国内外研究综述	第11-14页
· 交通数据预处理研究综述	第11-12页
· 交通拥挤自动检测算法研究综述	第12-13页
· 交通拥挤预测算法研究综述	第13-14页
· 论文研究内容及思路	第14-17页
第2章危险品运输现状与需求分析	第17-25页
· 危险品的定义	第17-19页
· 危险品运输特点	第19-20页
· 危险品运输事故分析	第20-22页
· 危险品运输交通拥挤检测与预测的需求分析	第22-25页
第3章交通拥挤检测与预测相关理论研究	第25-41页
· 交通数据获取及预处理方法研究概述	第25-29页
· 交通数据概述及其分类	第25页
· 交通数据预处理方法研究综述	第25-29页
· 交通拥挤检测相关理论	第29-34页
· 交通拥挤的含义	第29-30页
· 交通拥挤程度的划分	第30-32页
· 交通拥挤指数的含义与设计思想	第32-34页
· 交通参数预测相关理论	第34-41页
· 神经网络算法	第35-37页
· 卡尔曼滤波算法	第37-38页
· 灰色预测算法	第38-41页
第4章基于多源数据融合的交通拥挤检测模型的建立	第41-62页
· 交通数据的获取及预处理	第41-52页
· 数据收集	第41-43页
· 异常数据的剔除	第43-45页
· 缺失数据的恢复	第45页
· 实例验证	第45-52页
· 基于单一检测器交通拥挤检测模型的建立	第52-56页
· 基于感应线圈的交通拥挤检测模型的建立	第52-55页
· 基于视频检测器的交通拥挤检测模型的建立	第55-56页
· 基于多源数据融合的交通拥挤检测模型的建立	第56-62页
· 模型建立	第56-58页
· 实例验证	第58-62页
第5章基于多源数据融合的交通拥挤预测模型的建立	第62-87页
· 基于BP神经网络的交通参数预测模型的建立	第62-66页
· BP神经网络模型的基本思想	第62-64页
· BP神经网络在交通参数预测中的应用	第64-66页
· 基于组合预测的交通参数预测模型的建立	第66-80页
· 基于卡尔曼滤波的BP神经网络的思想	第66-68页
· 基于灰色预测理论的BP神经网络的思想	第68-72页
· 实例验证	第72-80页
· 交通拥挤状况持续时间预测模型的建立	第80-84页
· 模型建立	第80-81页
· 实例验证	第81-84页
· 模型在危险品运输中的实际应用	第84-87页
· 方法与建议	第84-85页
· 危险品运输流程模型构建	第85-87页
第6章总结与展望	第87-89页
参考文献	第89-93页
致谢	第93-94页
附录：Matlab程序代码	第94-96 页

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