基于照度及车流量的城市智能照明系统模糊控制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 城市智能照明系统国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.2 夜间车流量检测国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 城市智能照明系统控制模型设计 | 第20-31页 |
| 2.1 模糊控制理论概述 | 第20-22页 |
| 2.1.1 模糊控制理论 | 第20-21页 |
| 2.1.2 常用隶属度函数 | 第21-22页 |
| 2.2 城市智能照明系统控制模型研究 | 第22-29页 |
| 2.2.1 城市道路照明指标 | 第22-23页 |
| 2.2.2 城市智能照明系统控制模型设计 | 第23-25页 |
| 2.2.3 城市智能照明系统流程分析 | 第25-27页 |
| 2.2.4 日出日落时间计算 | 第27-29页 |
| 2.3 城市智能照明系统整体结构设计 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 环境照度及夜间车流量检测预测技术研究 | 第31-55页 |
| 3.1 环境照度检测研究 | 第31-35页 |
| 3.1.1 日出日落前后光照强度变化 | 第31-32页 |
| 3.1.2 照度采集研究 | 第32-35页 |
| 3.2 夜间车流量检测 | 第35-46页 |
| 3.2.1 车流量检测算法研究 | 第35-36页 |
| 3.2.2 车前灯提取 | 第36-41页 |
| 3.2.3 车前灯匹配及车流量计算 | 第41-42页 |
| 3.2.4 算法耗时 | 第42-43页 |
| 3.2.5 车流量信息采集 | 第43-46页 |
| 3.3 短时夜间车流量预测 | 第46-54页 |
| 3.3.1 指数平滑法预测车流量 | 第47-48页 |
| 3.3.2 神经网络法预测车流量 | 第48-49页 |
| 3.3.3 多模型融合法预测车流量 | 第49-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 城市智能照明系统控制方案研究 | 第55-69页 |
| 4.1 光照模糊控制器设计及实现 | 第55-58页 |
| 4.1.1 光照模糊控制器设计及实现 | 第55-57页 |
| 4.1.2 光照模糊控制器验证 | 第57-58页 |
| 4.2 车流量模糊控制器设计及实现 | 第58-64页 |
| 4.2.1 不同功率下照明情况分析 | 第58-60页 |
| 4.2.2 车流量模糊控制器设计及实现 | 第60-63页 |
| 4.2.3 车流量模糊控制器验证 | 第63-64页 |
| 4.3 城市智能照明系统仿真结果分析 | 第64-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 城市智能照明系统软件设计及实现 | 第69-75页 |
| 5.1 城市智能照明系统功能设计 | 第69-70页 |
| 5.2 系统开发设计及实现 | 第70-74页 |
| 5.2.1 系统开发流程说明 | 第70-71页 |
| 5.2.2 数据库设计 | 第71页 |
| 5.2.3 系统功能实现 | 第71-74页 |
| 5.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 本文总结 | 第75页 |
| 6.2 研究展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
