城市交叉口群协调控制方法研究
摘要 | 第8-9页 |
Abstract | 第9-10页 |
第1章 绪论 | 第13-20页 |
1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
1.2 交叉口群协调控制的研究现状 | 第14-16页 |
1.2.1 交通状态识别 | 第14-15页 |
1.2.2 交通子区划分 | 第15-16页 |
1.2.3 区域控制 | 第16页 |
1.3 主要工作 | 第16-18页 |
1.4 结构安排 | 第18-19页 |
1.5 本章小结 | 第19-20页 |
第2章 理论基础 | 第20-27页 |
2.1 引言 | 第20页 |
2.2 交通控制技术、参数和优化指标 | 第20-23页 |
2.2.1 交通控制技术 | 第20-21页 |
2.2.2 交通参数 | 第21-22页 |
2.2.3 优化指标 | 第22-23页 |
2.3 相关方法 | 第23-26页 |
2.3.1 模糊聚类算法 | 第23-24页 |
2.3.2 软集合理论 | 第24-25页 |
2.3.3 遗传算法 | 第25-26页 |
2.4 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 基于信息熵加权的FCM交通状态识别研究 | 第27-35页 |
3.1 引言 | 第27页 |
3.2 交通状态识别流程 | 第27页 |
3.3 识别单元的建立与状态划分 | 第27-28页 |
3.4 改进方法 | 第28-31页 |
3.4.1 信息熵确定指标权重 | 第28-30页 |
3.4.2 加权模糊聚类算法 | 第30-31页 |
3.5 实验结果与分析 | 第31-34页 |
3.5.1 实验方案 | 第31页 |
3.5.2 聚类结果对比 | 第31-33页 |
3.5.3 识别率对比 | 第33-34页 |
3.6 本章小结 | 第34-35页 |
第4章 基于改进软集合的关联交叉口子区划分 | 第35-42页 |
4.1 引言 | 第35页 |
4.2 关联交叉口子区划分流程 | 第35页 |
4.3 关联交叉口影响因子及权重确定 | 第35-37页 |
4.4 子区划分步骤 | 第37-38页 |
4.5 实验结果与分析 | 第38-41页 |
4.5.1 实验方案 | 第38页 |
4.5.2 子区划分结果 | 第38-40页 |
4.5.3 划分前后对比 | 第40-41页 |
4.6 本章小结 | 第41-42页 |
第5章 基于改进遗传算法的子区信号优化控制 | 第42-50页 |
5.1 引言 | 第42页 |
5.2 子区控制流程 | 第42-43页 |
5.3 子区延误模型 | 第43页 |
5.4 改进算法及步骤 | 第43-45页 |
5.4.1 算法改进思路 | 第44-45页 |
5.4.2 改进算法优化求解步骤 | 第45页 |
5.5 实验结果与分析 | 第45-49页 |
5.5.1 实验方案 | 第45-46页 |
5.5.2 目标函数对比 | 第46-48页 |
5.5.3 配时方案对比 | 第48页 |
5.5.4 适应度对比 | 第48-49页 |
5.6 本章小结 | 第49-50页 |
总结与展望 | 第50-52页 |
参考文献 | 第52-57页 |
致谢 | 第57-58页 |
附录A 攻读硕士学位期间参与项目和发表学术论文 | 第58页 |