●第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.2 信息感知與融合研究現狀 3
1.3 交通預測研究現狀 4
1.4 本書的主要工作 5
參考文獻 9
第2章 交通信息智能感知與數據融合方法 12
2.1 基於單軸地磁傳感器的車輛參數檢測算法研究 12
2.2 基於BCM和馬爾可夫模型的速度數據融合方法 24
參考文獻 42
第3章 智能交通雲數據交換技術 45
3.1 交通雲服務架構 45
3.2 交通數據交換架構 59
參考文獻 66
第4章 基於貝葉斯模型和時空相關性的交通流預測 68
4.1 基於貝葉斯多模型組合方法的輪渡碼頭車輛交通延誤預測 68
4.2 基於時空相關性的短時交通流預測模型 86
參考文獻 97
第5章 基於深度學習的交通流預測 100
5.1 基於時空分析和CNN的交通流量短時預測方法 100
5.2 混合時間序列分解分析和LSTM神經網絡的短期交通流量預測 113
參考文獻 121
第6章 交通安全預測模型 124
6.1 基於組合模型的交通事故嚴重程度預測方法 124
6.2 基於深度集成模型的事故預警方法 135
參考文獻 145
第7章 多模式交通出行行為與排放分析 147
7.1 一種多模式交通環境下的排放和旅客行為分析 147
7.2 基於Car2Go共享運營數據的出行行為分析 169
參考文獻 178
後記 182
