智能交通信号灯实时优化控制
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·智能交通系统简介 | 第10-14页 |
| ·智能交通系统概述 | 第10-12页 |
| ·智能交通系统国内外应用现状 | 第12-14页 |
| ·智能交通系统展望 | 第14页 |
| ·论文背景及意义 | 第14-15页 |
| ·论文主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 交通信号控制基本理论 | 第17-31页 |
| ·交通信号控制对象与方式 | 第17-22页 |
| ·交通信号控制对象 | 第17-19页 |
| ·交通信号控制方式及分析 | 第19-22页 |
| ·交通信号控制基本参数与评价指标 | 第22-28页 |
| ·基本参数 | 第22-26页 |
| ·评价指标 | 第26-28页 |
| ·交通信号控制相关技术介绍 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于广义回归神经网络的车流量预测 | 第31-51页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·车流量预测方法综述 | 第32-34页 |
| ·相邻交叉口车流量分析 | 第34-35页 |
| ·人工神经网络概述 | 第35-39页 |
| ·人工神经网络理论发展 | 第35-37页 |
| ·人工神经网络基本原理及结构 | 第37-39页 |
| ·广义回归神经网络 | 第39-47页 |
| ·广义回归神经网络的理论基础 | 第40-44页 |
| ·GRNN预测模型网络结构 | 第44-46页 |
| ·GRNN网络作用函数的确定 | 第46-47页 |
| ·光滑因子的确定及算法终止准则 | 第47页 |
| ·基于广义回归神经网络的车流量预测与仿真 | 第47-50页 |
| ·数据来源及预处理 | 第47-48页 |
| ·网络建立与参数确定 | 第48-50页 |
| ·试验数据分析 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于车流量预测的信号灯控制 | 第51-74页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·模糊控制理论概述 | 第51-60页 |
| ·模糊控制理论发展概述 | 第51-52页 |
| ·模糊控制系统 | 第52页 |
| ·模糊控制器的组成和设计 | 第52-60页 |
| ·智能控制技术在信号控制上应用回顾 | 第60-61页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第61-72页 |
| ·交叉口模型 | 第61-62页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第62-69页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第69-72页 |
| ·速度提示信号 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 结论与展望 | 第74-76页 |
| ·本文结论 | 第74页 |
| ·研究展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 在学研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
