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车联网环境下智能交通信号控制方法研究

论文创新点第5-12页
摘要第12-14页
ABSTRACT第14-16页
第1章 绪论第17-34页
    1.1 研究背景和意义第17-19页
    1.2 相关工作第19-32页
        1.2.1 交通信息收集技术第19-26页
        1.2.2 交通信号控制方法第26-32页
    1.3 研究内容第32-33页
    1.4 论文结构第33-34页
第2章 智能交通信号控制基础和仿真环境简介第34-42页
    2.1 智能交通信号控制基础第34-37页
        2.1.1 交叉路口模型第34页
        2.1.2 信号相位与关键控制参数第34-36页
        2.1.3 信号倒计时机制第36页
        2.1.4 交通信号控制方法衡量指标第36-37页
    2.2 仿真环境简介第37-42页
        2.2.1 Veins第37-38页
        2.2.2 SUMO第38-40页
        2.2.3 OMNeT++第40页
        2.2.4 真实交通数据源第40-42页
第3章 基于单层管道模型的交通信号控制方法第42-58页
    3.1 引言第42页
    3.2 相关模型和定义第42-47页
        3.2.1 信号相位分配模型第42-43页
        3.2.2 管道模型第43-47页
        3.2.3 相关定义第47页
    3.3 一种“按需分配”的智能交通信号控制方法第47-50页
        3.3.1 基本思想第47-48页
        3.3.2 具体步骤第48-50页
    3.4 实验与分析第50-56页
        3.4.1 实验环境与参数第50页
        3.4.2 模拟交通数据第50-51页
        3.4.3 车流量对行驶质量的影响第51-52页
        3.4.4 固定配时方法性能分析第52-53页
        3.4.5 管道模型的仿真与分析第53-56页
        3.4.6 对比实验与结果分析第56页
    3.5 本章小结第56-58页
第4章 基于双层管道模型的交通信号优化策略第58-77页
    4.1 引言第58页
    4.2 相关模型和定义第58-64页
        4.2.1 信号相位分配模型第58-60页
        4.2.2 双层管道模型第60-64页
    4.3 一种自适应跳跃式交通信号控制方法第64-67页
        4.3.1 基本思想第64-65页
        4.3.2 具体步骤第65-67页
    4.4 实验与分析第67-75页
        4.4.1 实验环境与参数第67-68页
        4.4.2 交通数据第68-69页
        4.4.3 关键参数的确定第69-71页
        4.4.4 配时方法相关说明第71-72页
        4.4.5 对比结果与分析第72-75页
    4.5 本章小结第75-77页
第5章 紧急情况下的交通信号“绿波”解决方案第77-98页
    5.1 引言第77-78页
    5.2 基于管道模型的“绿波”解决方案第78-80页
        5.2.1 基本思想第78页
        5.2.2 具体步骤第78-80页
    5.3 基于紧急消息广播的“绿波”解决方案第80-94页
        5.3.1 基于black-burst和多信道的紧急消息广播机制第80-90页
        5.3.2 基于BMMB的“绿波”解决方案第90-94页
    5.4 实验与分析第94-97页
        5.4.1 实验环境与参数第94-95页
        5.4.2 对比结果与分析第95-97页
    5.5 本章小结第97-98页
第6章 总结与展望第98-101页
    6.1 全文内容总结第98-99页
    6.2 未来工作展望第99-101页
参考文献第101-112页
攻读博士期间发表的科研成果第112-113页
攻读博士期间参与的科研项目第113-114页
致谢第114页

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