| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·论文课题的来源及研究意义 | 第6-7页 |
| ·课题的来源 | 第6页 |
| ·课题的研究意义 | 第6-7页 |
| ·交通信号灯控制的发展概况 | 第7-11页 |
| ·国外交通信号灯智能控制的发展现状 | 第9-10页 |
| ·国内交通信号灯智能控制的发展现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 系统总体设计方案 | 第13-19页 |
| ·系统总体目标 | 第13页 |
| ·系统的总体方案设计 | 第13-16页 |
| ·系统结构图 | 第13-14页 |
| ·系统工作原理 | 第14-16页 |
| ·系统的基本组成 | 第16-17页 |
| ·车辆信息采集系统 | 第16页 |
| ·无线通信子系统 | 第16-17页 |
| ·交通信号控制子系统 | 第17页 |
| ·系统主要功能 | 第17-18页 |
| ·现有功能 | 第17页 |
| ·扩展功能 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于RFID的车流量检测技术 | 第19-31页 |
| ·车辆检测技术简介 | 第19-21页 |
| ·车辆检测器的类型及特点 | 第19-20页 |
| ·车流量检测技术 | 第20-21页 |
| ·RFID技术基础 | 第21-24页 |
| ·RFID技术 | 第21-22页 |
| ·RFID在智能交通中的应用 | 第22-24页 |
| ·RFID车流量检测方案 | 第24-29页 |
| ·车流量检测系统的原理与组成 | 第24-27页 |
| ·车辆检测器的埋布方式 | 第27-29页 |
| ·应用RFID技术需注意的问题 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 车流量信息数据融合及车流量预测技术 | 第31-42页 |
| ·车流量信息数据融合 | 第31-35页 |
| ·交通信息融合 | 第32-33页 |
| ·融合算法 | 第33-35页 |
| ·车流量预测技术 | 第35-36页 |
| ·支持向量机 | 第36-39页 |
| ·支持向量机基本知识 | 第36-37页 |
| ·最小二乘支持向量回归机 | 第37-39页 |
| ·基于最小二乘支持向量机技术的车流量预测模型 | 第39-41页 |
| ·车流量数据处理 | 第39页 |
| ·模型设计与结果分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 ZigBee网络及构建 | 第42-51页 |
| ·ZigBee技术 | 第42-45页 |
| ·ZigBee技术概述 | 第42-43页 |
| ·ZigBee协议基础 | 第43页 |
| ·ZigBee网络基础 | 第43-45页 |
| ·总体设计 | 第45-48页 |
| ·交通控制中心与路口信号控制单元的Internet通信网络 | 第46页 |
| ·路口交通控制单元与各个路由节点之间的ZigBee通信网络 | 第46-47页 |
| ·网络拓扑结构 | 第47-48页 |
| ·路由算法 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 十字路口信号控制 | 第51-61页 |
| ·交通信号控制的基本概念 | 第51页 |
| ·模糊控制理论 | 第51-53页 |
| ·模糊控制的知识 | 第51-52页 |
| ·实现模糊控制的步骤 | 第52-53页 |
| ·十字路口模型描述 | 第53-54页 |
| ·十字路口交通信号模糊控制器的设计 | 第54-58页 |
| ·确定输入、输出变量 | 第54-55页 |
| ·隶属度函数曲线以及修正算法 | 第55-57页 |
| ·模糊控制规则的制定 | 第57页 |
| ·模糊推理 | 第57-58页 |
| ·系统仿真及结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第66-67页 |