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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

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