摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-16页 |
1.1 研究背景和研究意义 | 第8页 |
1.2 研究现状和问题分析 | 第8-11页 |
1.2.1 研究现状 | 第8-10页 |
1.2.2 现有研究存在的问题分析 | 第10-11页 |
1.3 研究目标和研究内容 | 第11-12页 |
1.3.1 研究目标 | 第11-12页 |
1.3.2 研究内容 | 第12页 |
1.4 技术路线 | 第12-14页 |
1.5 论文结构 | 第14-15页 |
1.6 本章小结 | 第15-16页 |
第二章 匝道控制算法综述及主动控制的提出 | 第16-23页 |
2.1 概述 | 第16页 |
2.2 高速公路入口匝道控制方法分类 | 第16-17页 |
2.3 典型的入口匝道控制方法简介 | 第17-19页 |
2.3.1 需求-容量控制 | 第17页 |
2.3.2 占有率控制 | 第17-18页 |
2.3.3 ALINEA控制 | 第18页 |
2.3.4 ZONE控制 | 第18-19页 |
2.3.5 SWARM控制 | 第19页 |
2.4 入口匝道控制方法比较 | 第19-20页 |
2.5 高速公路入口匝道主动控制算法的提出 | 第20-22页 |
2.6 本章小结 | 第22-23页 |
第三章 不同交通状态下主线通过能力的研究 | 第23-38页 |
3.1 概述 | 第23页 |
3.2 通行能力简述 | 第23-24页 |
3.2.1 通行能力的定义 | 第23页 |
3.2.2 通行能力的分类 | 第23-24页 |
3.2.3 通行能力在交通控制方面的应用问题 | 第24页 |
3.3 不同交通状态下主线通过能力的提出 | 第24-25页 |
3.3.1 通过能力的概念 | 第24页 |
3.3.2 通过能力的影响因素 | 第24-25页 |
3.4 通过能力随机性和取值的研究 | 第25-37页 |
3.4.1 基于聚类分析的交通状态判别方法 | 第26-31页 |
3.4.2 不同交通状态下通过能力的随机性和取值研究 | 第31-37页 |
3.5 本章小结 | 第37-38页 |
第四章 基于时间序列的交通状态短时预测研究 | 第38-50页 |
4.1 概述 | 第38页 |
4.2 交通状态短时预测的理论基础 | 第38-40页 |
4.2.1 时间序列预测概述 | 第38-39页 |
4.2.2 时间序列的平稳化方法 | 第39-40页 |
4.3 典型的时间序列预测模型 | 第40-43页 |
4.3.1 指数平滑法 | 第40-41页 |
4.3.2 AR(p)模型 | 第41页 |
4.3.3 MA(q)模型 | 第41页 |
4.3.4 ARMA(p,q)模型 | 第41-42页 |
4.3.5 ARIMA(p,d,q)模型 | 第42-43页 |
4.4 预测模型在匝道控制中的选取 | 第43-47页 |
4.5 ARIMA(p,d,q)模型的参数估计与建模 | 第47-48页 |
4.5.1 交通流量预测模型 | 第47-48页 |
4.5.2 占有率预测模型 | 第48页 |
4.6 交通状态短时预测步骤 | 第48-49页 |
4.7 本章小结 | 第49-50页 |
第五章 入口匝道主动控制方法研究 | 第50-61页 |
5.1 概述 | 第50页 |
5.2 入口匝道主动控制模型的构建 | 第50-53页 |
5.2.1 局部层面控制 | 第50页 |
5.2.2 协调层面控制 | 第50-51页 |
5.2.3 最终调节率计算 | 第51页 |
5.2.4 主动控制具体控制流程 | 第51-53页 |
5.3 VISSIM仿真分析 | 第53-60页 |
5.3.1 仿真软件简介 | 第53页 |
5.3.2 仿真路段及相关参数建立 | 第53-55页 |
5.3.3 控制方案仿真及结果对比 | 第55-60页 |
5.4 本章小结 | 第60-61页 |
第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
6.1 研究成果与主要结论 | 第61-62页 |
6.2 进一步的研究与展望 | 第62-63页 |
致谢 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
科研经历与硕士期间论文发表情况 | 第68页 |