| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·目前存在的问题 | 第16页 |
| ·本文的研究工作 | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第2章 城市交通信号控制概述 | 第18-25页 |
| ·交叉口信号灯控制的参数及评价指标 | 第18-20页 |
| ·基本参数 | 第18-19页 |
| ·评价指标 | 第19-20页 |
| ·交通数据的采集 | 第20-21页 |
| ·城市道路交通模型 | 第21-22页 |
| ·路口模型 | 第22-23页 |
| ·相位设置 | 第23页 |
| ·非正常通行单路口研究 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 城市交叉口交通信号模糊控制方法 | 第25-38页 |
| ·交通信号模糊控制思想 | 第25-27页 |
| ·模糊控制的基本理论 | 第25-26页 |
| ·交通模糊控制的基本思想 | 第26-27页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第27-33页 |
| ·变量的模糊语言描述 | 第27-29页 |
| ·确定模糊控制规则 | 第29-32页 |
| ·反模糊化 | 第32-33页 |
| ·模糊控制器系统的设计方案 | 第33-34页 |
| ·仿真结果及结论 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于遗传算法的城市交叉路口模糊控制器优化设计 | 第38-46页 |
| ·遗传算法简介 | 第38-40页 |
| ·遗传算法优化模糊控制器的方法 | 第40-41页 |
| ·模糊集和及模糊控制规则的建立 | 第41-43页 |
| ·仿真结果及分析 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第5章 城市交叉路口的神经-模糊控制器的设计 | 第46-55页 |
| ·模糊控制器优化的必要性 | 第46页 |
| ·控制参数优化必要性 | 第46页 |
| ·控制优化对象及方法 | 第46页 |
| ·模糊神经网络基本概念介绍 | 第46-48页 |
| ·ANFIS模糊神经网络实现控制器参数优化 | 第48-52页 |
| ·数据导入和网络形成 | 第48-50页 |
| ·网络训练和误差检验 | 第50页 |
| ·隶属度函数优化结果 | 第50-52页 |
| ·仿真结果及结论 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·研究展望 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |