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城市干线公交绿波优化控制方法及关键技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-24页
    1.1 研究背景与意义第12-14页
        1.1.1 研究背景第12-13页
        1.1.2 研究意义第13页
        1.1.3 研究目的第13-14页
    1.2 文献综述第14-20页
        1.2.1 公交车辆行驶特性的研究第14-15页
        1.2.2 绿波基础算法的研究第15-17页
        1.2.3 公交优先信号控制的研究第17-18页
        1.2.4 信号控制鲁棒性的研究第18-19页
        1.2.5 目前研究存在的不足第19-20页
    1.3 主要研究内容第20-24页
        1.3.1 研究内容第20-21页
        1.3.2 研究技术路线第21页
        1.3.3 论文章节安排第21-24页
第二章 城市干线公交绿波基础约束设计第24-40页
    2.1 干线公交绿波的基本思路研究第25-27页
        2.1.1 经典绿波算法基本思路第25-26页
        2.1.2 数解法图解法基本思路第26-27页
        2.1.3 干线公交绿波优化控制的基本思路第27页
    2.2 干线公交绿波的基础时空图表现形式第27-30页
        2.2.1 经典绿波算法时空图第27-28页
        2.2.2 干线公交绿波基础时空图第28-30页
    2.3 信号控制交叉口基础约束条件设计第30-34页
        2.3.1 NEMA信号相位规则第30-31页
        2.3.2 信号相位相序约束条件设计第31-33页
        2.3.3 信号周期和相位时间设计第33-34页
    2.4 绿波系统基础约束条件设计第34-39页
        2.4.1 公交车辆绿波系统基础约束条件设计第34-36页
        2.4.2 社会车辆绿波系统基础约束条件设计第36-38页
        2.4.3 两种绿波系统交互基础约束条件设计第38-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第三章 城市干线公交绿波基础模型设计第40-66页
    3.1 分段式干线公交绿波优化控制基础模型设计第41-50页
        3.1.1 模型设计基本思路第41-42页
        3.1.2 信号控制交叉口聚类分组方法第42-45页
        3.1.3 约束条件及目标函数设计第45-49页
        3.1.4 基础模型构建及算法解析第49-50页
    3.2 整体式干线公交绿波优化控制基础模型设计第50-58页
        3.2.1 模型设计基本思路第50-52页
        3.2.2 公交车辆绿波系统时间参数设计第52-54页
        3.2.3 约束条件及目标函数设计第54-57页
        3.2.4 基础模型构建及算法解析第57-58页
    3.3 案例分析第58-65页
        3.3.1 分段式案例分析第58-62页
        3.3.2 整体式案例分析第62-65页
    3.4 本章小结第65-66页
第四章 城市干线公交绿波鲁棒性设计第66-86页
    4.1 公交系统时间参数影响分析第67-70页
        4.1.1 公交系统停靠时间分析第67-68页
        4.1.2 基础模型的鲁棒性分析第68-69页
        4.1.3 停靠时间情景设计第69-70页
    4.2 枚举优化控制方法第70-75页
        4.2.1 最优解的不唯一性第70页
        4.2.2 枚举优化控制方法设计第70-75页
    4.3 基于情景集合的改进方法第75-81页
        4.3.1 改进方法设计思路第75-76页
        4.3.2 约束条件及目标函数设计第76-80页
        4.3.3 基础模型构建及算法解析第80-81页
    4.4 案例分析第81-84页
    4.5 本章小结第84-86页
第五章 城市干线公交绿波网络拓扑第86-102页
    5.1 城市干线公交绿波网络拓扑设计第86-97页
        5.1.1 城市干线公交绿波网络拓扑基本思路第86-87页
        5.1.2 城市干线网络图形化处理第87-88页
        5.1.3 信号相位和周期约束条件设计第88-90页
        5.1.4 单条城市干线绿波系统约束条件设计第90页
        5.1.5 网络相关约束条件设计第90-96页
        5.1.6 目标函数设计第96-97页
        5.1.7 基础模型构建及算法解析第97页
    5.2 案例分析第97-100页
    5.3 本章小结第100-102页
第六章 结论与展望第102-106页
    6.1 研究成果与结论第102-103页
    6.2 主要创新点第103-104页
    6.3 研究展望第104-106页
致谢第106-108页
参考文献第108-114页
攻读博士学位期间发表论文及参与科研情况第114页

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