基于遗传算法的干线交叉口协调控制研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 存在问题 | 第18页 |
| 1.3 本文主要研究的内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 干线交通信号控制基本理论 | 第20-27页 |
| 2.1 干线交通信号控制基本理论及评价指标 | 第20-24页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第20-22页 |
| 2.1.2 评价指标 | 第22-24页 |
| 2.2 干线交叉口交通协调控制的分类 | 第24-26页 |
| 2.2.1 根据不同控制范围进行分类 | 第24页 |
| 2.2.2 根据不同控制原理进行分类 | 第24-26页 |
| 2.2.3 根据不同控制策略进行分类 | 第26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 城市干线交通信号协调优化控制分析与建模 | 第27-46页 |
| 3.1 城市干线交通信号协调控制分析 | 第27-32页 |
| 3.1.1 干线系统的基本描述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 选用干线协调控制的条件 | 第28-29页 |
| 3.1.3 城市干线交通信号协调控制方式 | 第29-32页 |
| 3.1.4 干线协调控制的目标 | 第32页 |
| 3.2 现有城市干线交通信号协调控制方法及其分析 | 第32-35页 |
| 3.2.1 最小延误法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 最大绿波带法 | 第33-35页 |
| 3.3 建立干线优化协调控制模型 | 第35-44页 |
| 3.3.1 双向绿波的基本理论 | 第35-36页 |
| 3.3.2 双向绿波协调控制模型的建立 | 第36-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于遗传算法的干线交叉口交通协调控制研究 | 第46-60页 |
| 4.1 遗传算法 | 第46-49页 |
| 4.1.1 遗传算法的基本原理 | 第46-47页 |
| 4.1.2 遗传算法的特点 | 第47页 |
| 4.1.3 遗传算法的设计要素 | 第47-48页 |
| 4.1.4 遗传算法的应用 | 第48-49页 |
| 4.2 方案设计 | 第49-56页 |
| 4.2.1 干线模拟 | 第49-51页 |
| 4.2.2 遗传算法设计 | 第51-52页 |
| 4.2.3 仿真结果及分析 | 第52-56页 |
| 4.3 蚌埠市东海大道干线交叉口交通协调控制研究 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第64页 |
