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智能交通系统中的车流量预测与信号协调控制

目录第3-7页
摘要第7-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 选题的背景及意义第11-12页
    1.2 交通信号控制系统第12-13页
    1.3 智能交通系统第13-15页
        1.3.1 国外研究概况第14-15页
        1.3.2 国内研究概况第15页
    1.4 论文的主要内容和章节安排第15-17页
第二章 智能交通系统理论第17-23页
    2.1 交通信号控制参数第17-20页
        2.1.1 步与步长第17页
        2.1.2 周期第17-18页
        2.1.3 相位第18页
        2.1.4 绿信比第18-19页
        2.1.5 相位差与绿波带控制第19-20页
    2.2 交通信号控制的类型及评价指标第20-22页
        2.2.1 交通信号控制的分类第20-21页
        2.2.2 交通信号控制的评价指标第21-22页
    2.3 交通信号的优化控制第22-23页
第三章 人工神经网络及车流量预测第23-42页
    3.1 神经网络概述第23页
    3.2 人工神经网络结构第23-26页
        3.2.1 人工神经网络基本单元第23-24页
        3.2.2 人工神经网络的学习方式第24-25页
        3.2.3 人工神经网络常见的学习算法第25-26页
    3.3 BP神经网络第26-29页
        3.3.1 BP神经网络结构第26-27页
        3.3.2 BP神经网络层数的选取第27页
        3.3.3 BP神经网络各层的设计第27-28页
        3.3.4 BP神经网络初始权值、学习速率和期望误差的选取第28-29页
    3.4 基于BP神经网络的车流量预测第29-32页
        3.4.1 预测模型的原理及结构第29-30页
        3.4.2 BP预测网络的结构第30页
        3.4.3 BP预测网络的编程实现及结果第30-32页
    3.5 BP神经网络的改进第32-38页
        3.5.1 自适应学习速率法第33-34页
        3.5.2 Levenberg-Marquardt法第34-36页
        3.5.3 有回弹的BP算法第36-38页
    3.6 RBF神经网络第38-42页
        3.6.1 RBF网络的结构第38-39页
        3.6.2 RBF神经网络用于车流量预测第39-41页
        3.6.3 RBF神经网络预测结果的分析第41-42页
第四章 遗传算法第42-49页
    4.1 遗传算法简介第42页
    4.2 遗传算法的基本原理第42-46页
        4.2.1 基本遗传算法第43-45页
        4.2.2 改进的遗传算法第45-46页
    4.3 遗传算法在神经网络中的应用第46页
    4.4 遗传神经网络在智能交通系统中的应用第46-49页
第五章 模糊控制及模糊神经网络第49-54页
    5.1 模糊控制系统的组成和基本原理第49-51页
    5.2 模糊控制与神经网络第51-52页
        5.2.1 模糊系统的特点第51页
        5.2.2 神经网络的特点第51页
        5.2.3 模糊系统和神经网络的关系第51-52页
    5.3 模糊神经网络第52-54页
        5.3.1 模糊神经网络的发展第52页
        5.3.2 模糊神经网络的结构第52-54页
第六章 城市交通干线多路口的协调控制第54-67页
    6.1 城市交通干线协调控制第54-57页
        6.1.1 问题描述第54-55页
        6.1.2 分层递阶控制原理第55-57页
    6.2 干线分层递阶模糊控制第57-62页
        6.2.1 控制过程第57页
        6.2.2 控制层控制器设计第57-59页
        6.2.3 协调层控制器设计第59-62页
    6.3 模糊神经网络的实现第62-63页
    6.4 计算机仿真第63-67页
第七章 小结第67-69页
附录第69-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-76页
攻读硕士学位期间发表的论文第76-77页
学位论文评阅及答辩情况表第77页

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