信号交叉口转向车辆数实时估计方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究概况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究概况 | 第13页 |
| 1.3 研究目标及主要内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第13页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 研究技术路线 | 第15页 |
| 1.5 章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 无约束最小二乘估计模型 | 第17-25页 |
| 2.1 估计理论的发展过程 | 第17-18页 |
| 2.2 线性最小二乘模型 | 第18-19页 |
| 2.3 无约束最小二乘模型的建立 | 第19-21页 |
| 2.4 数据的产生及其特征描述 | 第21-22页 |
| 2.5 估计结果分析 | 第22-24页 |
| 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于驶出交通量的递归最小二乘估计模型 | 第25-36页 |
| 3.1 问题阐述 | 第25-27页 |
| 3.2 模型的建立 | 第27-33页 |
| 3.2.1 递归最小二乘推导 | 第30-32页 |
| 3.2.2 算法求解步骤 | 第32-33页 |
| 3.3 带遗忘因子的递归最小二乘估计 | 第33页 |
| 3.4 两种递归算法估计结果比较 | 第33-35页 |
| 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 遗传算法估计转向车辆数 | 第36-46页 |
| 4.1 符号表示和模型建立 | 第36-38页 |
| 4.2 遗传算法中几个关键步骤: | 第38-42页 |
| 4.2.1 编码和解码方法 | 第38-39页 |
| 4.2.2 个体的适应度函数及其尺度变换 | 第39-40页 |
| 4.2.3 选择策略 | 第40-41页 |
| 4.2.4 控制参数 | 第41页 |
| 4.2.5 遗传算子 | 第41-42页 |
| 4.3 估计结果比较 | 第42-45页 |
| 4.3.1 基因代数对估计结果的影响 | 第42页 |
| 4.3.2 输入数据误差对估计结果的影响 | 第42-43页 |
| 4.3.3 滚动时域法跟踪变化的转向比例 | 第43-45页 |
| 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于信号相位信息的约束最小二乘估计模型 | 第46-59页 |
| 5.1 建立估计模型 | 第46-47页 |
| 5.2 估计模型加入信号相位信息 | 第47-49页 |
| 5.3 模型的求解 | 第49-51页 |
| 5.3.1 信号周期C的取值 | 第50页 |
| 5.3.2 条件数和估计精度 | 第50-51页 |
| 5.4 不同信号方案应用和结果分析 | 第51-58页 |
| 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 主要结论 | 第59-60页 |
| 6.2 主要创新点 | 第60页 |
| 6.3 展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
