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特长高速公路隧道交通流研究
中文名称: 特长高速公路隧道交通流研究
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论文编号: 4143415收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Traffic Flow of Extra Long Highway Tunnel
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 交通信息工程及控制
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 特长高速公路隧道交通流 模糊聚类 故障数据 短时交通流预测 混沌特性
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 采集的特长高速公路隧道交通流数据中承载着众多交通信息,通过对交通流数据进行(略)据中存在的有用信息.面对海量的特长高速公路隧道交通流数据,采用模糊聚类算法对特长高速公路隧道交通流进行聚类研究.在数据采集或数据传输中由于技(略)原因造成数据故障,使得数据质量下降、可信度降低,因此需要对特长高速公路隧道交通流故障数据展开研究,通过故障数据检测和修正,提高特长高速公路隧道交通流数据质量和可信度.根据特长高速公路隧道交通(略)复杂性以及时变性等特点,以提高特长高速公路隧道短时交通流预测效果为目的,对特长高速公路隧道短时交通流预测展开相关研究.随着混沌理论的逐渐完善,对特长高速公路隧道交通流混沌特性进行研(略)本文从特长高速公路隧道交通流数据分析出发,通过交通流模糊聚类、交通流故障数据、短时交通流预测以及交通流混沌特性四个方面对特长高速公路隧道交通流展开研究,并通过实际数据进行实例分析.主要工作和创新点如下: (略)长高速公路隧道交通流进行聚类研究,提出了改进模糊聚类算法.通过改进经典模糊聚类算法中的隶属度函数和距离度量函数来削弱交通流突变点或数据噪声对聚类结果的影响,并通过聚类结果评...
For traffic (omitted)tra long highway tunnel contains large traffic information, it is neces(omitted)n(omitted)ul information by data analysis on the traffic flow of extra long highway tunnel. Clustering on traffic flow of extra long highway tunnel is expanded by the improved fuzzy c-mean clustering algorithms. The abnormal data caused by the fa(omitted)echniques or equipment in the data collec(omitted)ansmission have reduced the quality and credibility of data. Research on the abnormal data of traffic...
目录:
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-21页
  ·论文的研究背景与意义第12-13页
  ·相关算法概况第13-19页
    ·数据聚类算法第13-14页
    ·故障数据检测算法第14-15页
    ·短时交通流预测算法第15-18页
    ·交通流混沌判别方法第18-19页
  ·论文的主要研究内容和创新点第19-20页
  ·论文组织安排第20-21页
第2章 特长高速公路隧道交通流相似性分析第21-29页
  ·引言第21页
  ·相似系数第21页
  ·数据矩阵第21-23页
  ·相似矩阵第23-26页
    ·周期相似第23页
    ·空间相似第23-25页
    ·时间序列相似第25-26页
  ·交通流相似性分析第26-28页
  ·本章小结第28-29页
第3章 特长高速公路隧道交通流聚类研究第29-41页
  ·引言第29页
  ·FCM聚类算法第29-31页
  ·改进FCM聚类算法第31-35页
    ·数据预处理第31页
    ·模糊等价矩阵第31-32页
    ·目标函数第32-33页
    ·迭代优化第33-34页
    ·自动聚类第34-35页
  ·基于改进FCM交通流聚类第35-39页
    ·指标聚类第35-36页
    ·数据聚类第36-37页
    ·交通流聚类第37-39页
  ·本章小结第39-41页
第4章 特长高速公路隧道交通流故障数据研究第41-61页
  ·引言第41页
  ·交通流特性第41-45页
    ·速度—流量第42-43页
    ·速度—密度第43-44页
    ·流量—密度第44-45页
  ·故障数据检测算法第45-52页
    ·交通流数据拟合第46-47页
    ·故障数据检测步骤第47-49页
    ·确定安全区域第49-51页
    ·故障数据检测第51-52页
  ·故障数据修正第52-56页
    ·故障数据修正算法第52-54页
    ·改进故障数据修正算法第54-55页
    ·数据修正评价指标第55-56页
  ·特长高速公路隧道交通流故障数据检测与修正第56-60页
    ·故障数据检测第56-58页
    ·故障数据修正第58-60页
  ·本章小结第60-61页
第5章 特长高速公路隧道短时交通流预测第61-81页
  ·引言第61页
  ·自适应神经模糊推理系统第61-64页
    ·系统结构第61-62页
    ·系统流程第62-64页
  ·自适应神经模糊推理系统优化第64-67页
    ·自动更新聚类第64-65页
    ·递归权重系数第65页
    ·补偿模糊推理第65-66页
    ·改进学习算法第66-67页
  ·基于混合学习算法的改进递归补偿模糊神经系统第67-74页
    ·系统结构第67-68页
    ·系统流程第68-69页
    ·结构学习第69-70页
    ·参数学习第70-74页
  ·特长高速公路隧道交通流短时预测第74-80页
    ·数据预处理第74-75页
    ·系统初始化第75-76页
    ·参数学习第76页
    ·系统预测第76-79页
    ·预测评价第79-80页
  ·本章小结第80-81页
第6章 特长高速公路隧道交通流混沌研究第81-97页
  ·引言第81页
  ·基于小数据量的改进混沌判别法第81-88页
    ·延迟时间τ第82-84页
    ·嵌入维数m第84-87页
    ·相空间重构第87页
    ·最大lyapunov指数第87-88页
  ·特长高速公路隧道交通流混沌特性第88-90页
    ·交通流时间序列第88-89页
    ·交通流混沌判别第89-90页
  ·交通流混沌特性在短时交通流预测中的应用第90-95页
  ·本章小结第95-97页
结论第97-99页
参考文献第99-110页
攻读学位期间取得的研究成果第110-111页
致谢第111页
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