| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 注释表 | 第13-14页 |
| 缩略词 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 过饱和交通状态的评估 | 第16-17页 |
| 1.2.2 过饱和单交叉口信号控制 | 第17-18页 |
| 1.2.3 过饱和城市干道信号控制 | 第18-19页 |
| 1.2.4 过饱和城市交叉口群信号控制 | 第19-21页 |
| 1.3 论文结构及主要内容 | 第21-23页 |
| 第二章 基于滞留排队的过饱和状态评估方法设计 | 第23-34页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 过饱和状态下的交通现象 | 第23-25页 |
| 2.2.1 延误时间增多 | 第23-24页 |
| 2.2.2 滞留排队的形成 | 第24-25页 |
| 2.2.3 绿灯时间利用率的提升 | 第25页 |
| 2.3 基于滞留排队的过饱和状态评估 | 第25-31页 |
| 2.3.1 滞留排队模型的构建 | 第25-29页 |
| 2.3.2 结合严重性指标的过饱和程度评估 | 第29-31页 |
| 2.4 仿真分析 | 第31-33页 |
| 2.4.1 仿真参数准备 | 第31页 |
| 2.4.2 仿真验证 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于多目标优化的单交叉口信号控制方法研究 | 第34-49页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 过饱和状态下单交叉口的多目标控制模型 | 第34-38页 |
| 3.2.1 单交叉口物理模型 | 第34-35页 |
| 3.2.2 效率评价指标函数 | 第35-37页 |
| 3.2.3 综合多目标控制模型 | 第37-38页 |
| 3.3 多目标控制模型优化求解 | 第38-43页 |
| 3.3.1 遗传算法 | 第38-40页 |
| 3.3.2 遗传算法的改进 | 第40-43页 |
| 3.4 仿真分析 | 第43-47页 |
| 3.4.1 仿真参数准备 | 第43-44页 |
| 3.4.2 仿真验证 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于自适应调参法的双向干道信号控制方法研究 | 第49-72页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 过饱和状态的双向干道协调控制模型 | 第49-55页 |
| 4.2.1 城市干道物理模型 | 第50页 |
| 4.2.2 建模基本过程 | 第50-54页 |
| 4.2.3 控制目标方程 | 第54-55页 |
| 4.3 基于自适应调参法的信号控制方法 | 第55-64页 |
| 4.3.1 自适应调参法的设计 | 第56-57页 |
| 4.3.2 参数约束 | 第57-59页 |
| 4.3.3 相位相序优化 | 第59-64页 |
| 4.4 仿真分析 | 第64-71页 |
| 4.4.1 仿真参数准备 | 第64-65页 |
| 4.4.2 仿真验证 | 第65-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 考虑区域划分的交叉口群信号控制方法研究 | 第72-89页 |
| 5.1 引言 | 第72页 |
| 5.2 过饱和状态下交叉口群的子区划分 | 第72-78页 |
| 5.2.1 城市交叉口群物理模型 | 第73页 |
| 5.2.2 问题描述 | 第73-75页 |
| 5.2.3 改进路径关联度模型 | 第75-77页 |
| 5.2.4 基于聚类分析的交叉口群子区划分过程 | 第77-78页 |
| 5.3 基于NSGA-Ⅱ算法的交叉口群信号控制 | 第78-81页 |
| 5.3.1 NSGA-Ⅱ算法 | 第78-79页 |
| 5.3.2 NSGA-Ⅱ的设计过程 | 第79-81页 |
| 5.4 仿真分析 | 第81-87页 |
| 5.4.1 仿真参数准备 | 第81-83页 |
| 5.4.2 仿真验证 | 第83-87页 |
| 5.5 本章小结 | 第87-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-92页 |
| 6.1 工作总结 | 第89-90页 |
| 6.2 主要贡献及创新点 | 第90-91页 |
| 6.3 研究展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第99页 |