城市道路偶发性拥堵的状态识别及传播规律研究



城市道路偶发性拥堵的状态识别及传播规律研究

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城市道路偶发性拥堵的状态识别及传播规律研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-19页
· 依托课题	第11页
· 选题背景及研究意义	第11-13页
· 国内外研究现状	第13-18页
· 国外研究现状	第13-15页
· 国内研究现状	第15-16页
· ATMS 的发展现状	第16-18页
· 论文的研究内容和结构编排	第18-19页
第二章城市道路偶发性拥堵影响分析	第19-27页
· 交通拥堵的含义及分类	第19-20页
· 交通拥堵的空间特征	第20-21页
· 偶发性交通拥堵传播影响因素分析	第21-24页
· 交通量	第21-22页
· 道路通行能力	第22-24页
· 偶发性交通拥堵持续时间	第24页
· 偶发性交通拥堵的影响	第24-26页
· 本章小结	第26-27页
第三章道路交通状态判别指标研究	第27-38页
· 交通拥挤判别指标选取的基本原则	第27-28页
· 交通拥堵判别指标	第28-33页
· 交通流特性参数	第28-32页
· 交通参数的选取	第32-33页
· 动态交通数据采集	第33-34页
· 道路交通状态指标体系的研究	第34-36页
· 道路交通状态指标体系的需求分析	第34-36页
· 道路交通状态指标体系的构成	第36页
· 本章小结	第36-38页
第四章基于 BP 神经网络的道路偶发性交通拥堵状态判别	第38-66页
· 人工神经网络的发展	第38-39页
· BP 神经网络模型	第39-45页
· BP 算法的基本思想	第40-41页
· BP 神经网络的学习训练过程	第41-43页
· 激励函数的分类	第43-44页
· BP 神经网络的优缺点	第44-45页
· 道路偶发性拥堵状态判别的改进 BP 神经网络模型分析	第45-50页
· 神经网络输入参数的选择	第46-48页
· BP 神经网络拓扑结构的确定	第48-49页
· BP 神经网络的训练	第49-50页
· MATLAB 的 BP 神经网络设计	第50-53页
· BP 神经网络的创建	第50-51页
· BP 神经网络的仿真	第51-53页
· 实例分析	第53-64页
· 交通仿真软件 VISSIM 简介	第53页
· 交通参数数据提取	第53-59页
· 输入样本的确定	第59-60页
· BP 神经网络模型的训练	第60-63页
· BP 神经网络模型的仿真	第63-64页
· 本章小结	第64-66页
第五章城市道路偶发性交通拥堵的传播规律研究	第66-78页
· 交通波基础理论概述	第66-69页
· 集结波与消散波	第67-68页
· 起动波与停车波	第68页
· 干预波	第68-69页
· 城市道路偶发性拥堵的传播过程分析	第69-72页
· 基于交通波理论的城市道路偶发性拥堵的传播规律	第72-77页
· 无交通干涉下的城市道路偶发性拥堵传播规律	第72-73页
· 偶发性交通拥堵对上游交叉口的影响传播分析	第73-75页
· 下游交叉口对偶发性交通拥堵的影响传播分析	第75页
· 交通干涉下的城市道路偶发性拥堵传播规律	第75-77页
· 本章小结	第77-78页
总结与展望	第78-80页
全文总结	第78-79页
不足及展望	第79-80页
参考文献	第80-83页
致谢	第83-84页
附录A 攻读硕士学位期间公开发表的学术论文及参与的科研项目	第84-85页
文献综述	第85-91页
详细摘要	第91-100 页

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