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第1章 绪论1

1.1 我国道路交通信息化发展历程、现状与趋势1

1.1.1 交通数字化、信息化、智能化的基本内涵1

1.1.2 我国道路交通信息化、智能化的发展历程1

1.1.3 我国道路交通信息化、智能化的发展现状与趋势4

1.2 我国道路交通控制与管理的需求6

1.2.1 业务需求6

1.2.2 功能需求7

1.3 本书的目的、内容及章节结构9

1.4 本章小结12

参考文献12

第2章 交通数据融合的基础理论与方法13

2.1 交通数据的采集与分类13

2.1.1 交通数据的类型13

2.1.2 交通数据采集技术的分类14

2.1.3 常用交通检测数据的特点15

2.2 交通数据融合的基本内容与框架17

2.2.1 数据融合的基本概念17

2.2.2 交通数据融合的特点18

2.2.3 交通数据融合的基本内容与框架19

2.3 交通数据的预处理方法21

2.3.1 交通数据的问题分析22

2.3.2 不规则时间点数据处理23

2.3.3 异常数据处理24

2.3.4 缺失数据处理31

2.3.5 冗余数据处理36

2.4 交通数据融合的方法39

2.4.1 概率统计融合方法39

2.4.2 逻辑推理融合方法43

2.4.3 人工智能融合方法47

2.4.4 交通数据融合方法比较55

2.5 本章小结57

参考文献57

第3章 城市道路交通状态估计与判别59

3.1 研究背景与目的59

3.2 研究综述60

3.3 基于浮动车数据的行程速度估计方法62

3.3.1 浮动车数据预处理62

3.3.2 地图匹配63

3.3.3 路段车速计算67

3.3.4 时段平均车速计算68

3.3.5 案例分析69

3.4 基于定点检测数据和浮动车数据融合的行程速度估计方法74

3.4.1 基于权重的融合方法75

3.4.2 基于自适应卡尔曼滤波的融合方法78

3.4.3 案例分析82

3.5 城市道路交通状态判别90

3.5.1 基于阈值的交通状态判别90

3.5.2 基于模糊逻辑的交通状态判别91

3.6 本章小结93

参考文献93

第4章 城市路网动态OD估计和路径重构96

4.1 研究背景与目的96

4.2 研究综述96

4.2.1 OD估计模型研究97

4.2.2 粒子滤波在轨迹追踪中的应用98

4.2.3 基于AVI采集路径信息下的车辆OD估计和路径重构98

4.3 全时空车辆路径重构模型及OD估计方法99

4.3.1 基本思想99

4.3.2 基于时空一致性的车辆路径重构模型102

4.3.3 基于车辆路径重构模型的OD获取117

4.4 宏微观混合框架下重构车辆完整出行路径方法119

4.4.1 混合框架119

4.4.2 粒子滤波组件建模121

4.4.3 路径流量估计器组件建模122

4.4.4 路径重构总算法125

4.5 案例分析127

4.5.1 研究对象128

4.5.2 全时空车辆路径重构模型及OD估计方法的案例分析128

4.5.3 宏微观混合框架下重构车辆完整出行路径方法的案例分析148

4.6 车辆路径重构系统开发及设计153

4.6.1 车辆路径重构系统框架设计153

4.6.2 车辆路径重构组块功能设计155

4.7 本章小结159

参考文献160

第5章 复合交通走廊的浮动车行驶轨迹判别162

5.1 研究背景与目的162

5.2 研究综述163

5.2.1 地图匹配算法163

5.2.2 复合走廊车辆轨迹判别方法164

5.2.3 半监督学习方法164

5.3 基于半监督聚类的高架快速路走廊浮动车行驶轨迹判别方法165

5.3.1 准备样本车辆数据166

5.3.2 预标记样本车辆数据167

5.3.3 优化初始聚类中心170

5.3.4 求解算法171

5.4 案例分析172

5.4.1 数据采集与处理172

5.4.2 算法评价174

5.4.3 结果分析178

5.5 本章小结179

参考文献179

第6章 城市干道车辆运行轨迹估计182

6.1 研究背景与目的182

6.2 研究综述183

6.2.1 车辆运行轨迹的重构183

6.2.2 车辆运行轨迹的应用184

6.3 基于多源数据融合的干道车辆运行轨迹估计方法185

6.3.1 理论基础185

6.3.2 计算方法187

6.3.3 案例分析189

6.3.4 应用系统开发192

6.3.5 基于仿真数据的评价194

6.4 本章小节197

参考文献197

第7章 城市干道实时协调信号控制200

7.1 研究背景与目的200

7.2 研究综述201

7.2.1 干线协调信号控制理论研究201

7.2.2 车队识别模型203

7.2.3 车队离散模型203

7.3 基于数据融合的实时干线协调信号控制方法206

7.3.1 基本假设与环境设定206

7.3.2 控制算法框架与结构206

7.3.3 战略层控制的原理208

7.3.4 战术层控制的原理217

7.4 案例分析221

7.4.1 仿真平台与数据交换221

7.4.2 算法仿真评价222

7.5 本章小结228

参考文献229

第8章 城市快速路匝道与速度引导联合控制232

8.1 研究背景与目的232

8.2 研究综述233

8.2.1 匝道控制233

8.2.2 速度引导234

8.2.3 匝道控制与速度引导联合控制235

8.3 基于交通流模型的匝道控制与速度引导联合控制236

8.3.1 方法介绍236

8.3.2 案例分析241

8.4 基于数据驱动的匝道控制与速度引导联合控制249

8.4.1 方法介绍249

8.4.2 案例分析252

8.5 本章小结257

参考文献257

第9章 交叉口单点感应与两难区信号控制261

9.1 研究背景与目的261

9.2 研究综述261

9.2.1 交叉口感应信号控制261

9.2.2 交叉口两难区信号控制264

9.3 基于实时车辆轨迹的交叉口感应信号控制策略267

9.3.1 方法介绍267

9.3.2 案例分析276

9.4 基于实时车辆轨迹的交叉口两难区信号控制策略281

9.4.1 方法介绍281

9.4.2 案例分析285

9.5 本章小结290

参考文献291

后记294