基于行人和乘客时间效益的快速公交信号优先控制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第10-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 国内理论研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.3 研究综述总结 | 第14页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 第二章 交叉口信号优先控制 | 第16-26页 |
| 2.1 公交信号优先策略 | 第16-17页 |
| 2.1.1 被动优先控制策略 | 第16页 |
| 2.1.2 主动优先控制策略 | 第16-17页 |
| 2.1.3 实时优先控制策略 | 第17页 |
| 2.2 交叉口公交专用相位设置方法 | 第17-18页 |
| 2.3 基于排队论的行人延误模型 | 第18-22页 |
| 2.3.1 排队论理论基础 | 第18-20页 |
| 2.3.2 行人延误分析 | 第20-22页 |
| 2.4 交叉口延误分析 | 第22-23页 |
| 2.5 信号优先控制条件设计 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 快速公交信号优先控制模型及优化求解 | 第26-49页 |
| 3.1 模型性能指标及模型构建 | 第26-34页 |
| 3.1.1 乘客时间效益的评价指标 | 第26-31页 |
| 3.1.2 行人时间效益的评价指标 | 第31-33页 |
| 3.1.3 信号优先模型 | 第33-34页 |
| 3.2 优化求解方法 | 第34-40页 |
| 3.2.1 智能优化算法 | 第34-36页 |
| 3.2.2 粒子群算法原理及流程 | 第36-38页 |
| 3.2.3 粒子群算法特点 | 第38-39页 |
| 3.2.4 粒子群算法应用 | 第39-40页 |
| 3.3 模型主要参数 | 第40-46页 |
| 3.3.1 平均载客量 | 第40-41页 |
| 3.3.2 最短绿灯时间 | 第41-42页 |
| 3.3.3 道路通行能力 | 第42-43页 |
| 3.3.4 函数权重 | 第43-46页 |
| 3.4 算例求解与配时调整 | 第46-48页 |
| 3.4.1 算例求解 | 第46-47页 |
| 3.4.2 配时调整 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于微观仿真评价的模型验证与优化 | 第49-64页 |
| 4.1 微观仿真平台及控制模块建立 | 第50-54页 |
| 4.1.1 仿真平台搭建 | 第50-51页 |
| 4.1.2 交叉口信号配时模块 | 第51页 |
| 4.1.3 快速公交信号优先配时模块 | 第51-54页 |
| 4.2 仿真实验 | 第54-55页 |
| 4.3 仿真结果分析 | 第55-61页 |
| 4.3.1 车辆运行分析 | 第55-59页 |
| 4.3.2 行人运行分析 | 第59-61页 |
| 4.4 仿真结果总结 | 第61-62页 |
| 4.5 优化建议 | 第62-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-75页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
