| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 论文主要内容与组织结构 | 第17-20页 |
| 第二章 基于量子技术的车辆跟驰系统自适应控制 | 第20-36页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 车辆跟驰系统 | 第21-25页 |
| 2.3 基于自适应控制的类弹簧车辆跟驰系统 | 第25-28页 |
| 2.4 基于量子比特门技术的变道策略 | 第28-30页 |
| 2.4.1 量子比特门技术 | 第28-29页 |
| 2.4.2 变道策略 | 第29-30页 |
| 2.5 仿真 | 第30-35页 |
| 2.6 总结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于神经网络算法的交通拥堵诊断 | 第36-49页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 交叉口交通拥堵参数的选取及数据来源 | 第37-39页 |
| 3.3 道路交通自动事件检测（AID）算法 | 第39-45页 |
| 3.3.1 基于感知器的简单交叉口事件检测 | 第39-41页 |
| 3.3.2 基于BP神经网络的复杂交叉口事件检测 | 第41-43页 |
| 3.3.3 基于遗传算法优化的BP神经网络的复杂交叉口事件检测 | 第43-45页 |
| 3.4 仿真 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 交通拥堵时的交叉口信号配时 | 第49-65页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 道路交叉口系统基本参数 | 第50-52页 |
| 4.3 基于改进延误模型的交叉口综合优化指标 | 第52-59页 |
| 4.4 基于爬山法的交叉口信号配时寻优 | 第59-61页 |
| 4.5 仿真 | 第61-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-68页 |
| 5.1 工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第75页 |