| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第8页 |
| ·城市干线交通信号控制研究现状综述 | 第8-14页 |
| ·城市交通信号控制发展历程 | 第8-9页 |
| ·城市干线信号协调控制研究现状 | 第9-10页 |
| ·智能算法在信号控制中的应用 | 第10-11页 |
| ·现有的几种干线信号控制系统的分析 | 第11-13页 |
| ·存在的问题 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 2 城市交通信号控制的基本理论 | 第16-22页 |
| ·交通信号控制策略介绍 | 第16-17页 |
| ·城市交通信号控制基本参数 | 第17-20页 |
| ·城市交通信号控制评价指标 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 定时与感应式干线信号协调控制方法研究与实现 | 第22-37页 |
| ·城市干线信号协调控制理论 | 第22-26页 |
| ·城市干线系统的基本描述 | 第22-23页 |
| ·干线信号协调控制的适用条件 | 第23-24页 |
| ·干线信号协调控制的协调方式 | 第24-26页 |
| ·干线定时信号协调控制方法 | 第26-29页 |
| ·干线定时信号协调控制的基本设计方法 | 第26-27页 |
| ·基于 Webster理论的干线定时信号协调控制方法 | 第27-29页 |
| ·干线感应式信号协调控制方法 | 第29-36页 |
| ·感应信号控制的基本原理 | 第29-30页 |
| ·感应信号控制的基本参数 | 第30-31页 |
| ·干线半感应式信号控制方法 | 第31-35页 |
| ·干线全感应式信号控制方法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于神经网络的干线信号协调控制方法 | 第37-56页 |
| ·基于卡尔曼滤波的排队长度预测方法 | 第37-43页 |
| ·卡尔曼滤波理论介绍 | 第39-40页 |
| ·Robertson交通流离散模型 | 第40-41页 |
| ·排队长度计算公式 | 第41页 |
| ·基于卡尔曼滤波的排队长度预测方法 | 第41-43页 |
| ·大系统理论 | 第43-45页 |
| ·分解协调理论 | 第43-44页 |
| ·递阶控制理论 | 第44-45页 |
| ·神经网络理论 | 第45-49页 |
| ·前馈型神经网络的结构和工作原理 | 第45-46页 |
| ·反向传播(BP)学习算法 | 第46-49页 |
| ·基于神经网络的干线信号协调控制方法 | 第49-55页 |
| ·系统控制结构 | 第49-50页 |
| ·神经网络控制器的设计 | 第50-53页 |
| ·信号配时参数的确定 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 城市干线信号控制仿真实现 | 第56-62页 |
| ·仿真环境介绍 | 第56-57页 |
| ·仿真工具介绍 | 第56页 |
| ·仿真参数设定 | 第56-57页 |
| ·排队长度预测算法的仿真 | 第57-58页 |
| ·干线交通信号控制方法仿真 | 第58-61页 |
| ·干线定时信号控制方法仿真 | 第58-59页 |
| ·干线感应信号控制方法仿真 | 第59-61页 |
| ·基于神经网络的干线协调控制方法仿真 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |