摘要 | 第5-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
1.2.1 交通流短时预测方法 | 第12-13页 |
1.2.2 交通信号控制方法 | 第13-14页 |
1.3 主要工作 | 第14-15页 |
1.4 章节安排 | 第15-16页 |
第二章 相关工作基础 | 第16-27页 |
2.1 交通仿真技术 | 第16-21页 |
2.1.1 交通仿真发展历程 | 第16-17页 |
2.1.2 交通仿真系统分类 | 第17-19页 |
2.1.3 在线交通仿真技术 | 第19-20页 |
2.1.4 典型交通仿真系统 | 第20-21页 |
2.2 交通控制系统 | 第21-23页 |
2.2.1 交通控制系统发展历程 | 第22页 |
2.2.2 典型交通控制系统 | 第22-23页 |
2.3 经典模糊时间序列 | 第23-26页 |
2.3.1 模糊时间序列研究概况 | 第24页 |
2.3.2 模糊时间序列相关定义 | 第24-26页 |
2.3.3 预测模型建立步骤 | 第26页 |
2.4 本章小结 | 第26-27页 |
第三章 基于模糊时间序列的交通流短时预测模型 | 第27-42页 |
3.1 交通流基本概念 | 第27-30页 |
3.1.1 交通流参数 | 第27-28页 |
3.1.2 交通流数据采集技术 | 第28-29页 |
3.1.3 交通流特性分析 | 第29-30页 |
3.2 经典模糊时间序列预测模型的优势和不足 | 第30-31页 |
3.3 基于模糊时间序列的短时预测模型 | 第31-37页 |
3.3.1 序列平稳化 | 第31-32页 |
3.3.2 论域划分 | 第32-33页 |
3.3.3 数据模糊化 | 第33-34页 |
3.3.4 计算模糊关系矩阵 | 第34-36页 |
3.3.5 建立预测模型 | 第36-37页 |
3.4 实验结果与分析 | 第37-41页 |
3.4.1 数据来源 | 第37-39页 |
3.4.2 结果分析 | 第39-41页 |
3.5 本章小结 | 第41-42页 |
第四章 基于短时预测的单交叉口自适应控制方法 | 第42-61页 |
4.1 交通控制理论 | 第42-45页 |
4.1.1 交通控制的基本参数 | 第42-44页 |
4.1.2 交通控制的评价指标 | 第44-45页 |
4.2 交叉口交通流状态划分方法 | 第45-50页 |
4.2.1 交通流状态划分标准 | 第45-46页 |
4.2.2 历史交通流数据处理 | 第46-48页 |
4.2.3 交通流状态聚类模型 | 第48-50页 |
4.3 信号周期模板确定方法 | 第50-53页 |
4.3.1 计算交通流量比代表值矩阵 | 第50-51页 |
4.3.2 计算信号周期长度 | 第51-52页 |
4.3.3 分配各相位绿灯时间 | 第52-53页 |
4.4 单交叉口信号灯自适应控制方法 | 第53-56页 |
4.4.1 控制方法概述 | 第53-54页 |
4.4.2 控制方法具体步骤 | 第54-56页 |
4.5 实验结果与分析 | 第56-60页 |
4.5.1 数据来源 | 第56-57页 |
4.5.2 结果分析 | 第57-60页 |
4.6 本章小结 | 第60-61页 |
第五章 在线微观交通仿真平台和信号控制系统设计与实现 | 第61-74页 |
5.1 控制系统设计原则 | 第61-62页 |
5.2 在线微观交通仿真平台 | 第62-67页 |
5.2.1 仿真平台整体架构设计 | 第62-64页 |
5.2.2 仿真控制交互系统 | 第64-65页 |
5.2.3 仿真节点系统 | 第65-66页 |
5.2.4 路网构建工具 | 第66-67页 |
5.2.5 平台性能测试 | 第67页 |
5.3 控制系统功能需求 | 第67-69页 |
5.4 控制系统架构设计 | 第69-70页 |
5.5 控制系统主要功能模块 | 第70-73页 |
5.5.1 短时预测模块 | 第70-71页 |
5.5.2 自适应控制模块 | 第71-72页 |
5.5.3 实时监控模块 | 第72-73页 |
5.5.4 现场信号机 | 第73页 |
5.6 本章小结 | 第73-74页 |
第六章 全文工作总结 | 第74-76页 |
6.1 工作总结 | 第74-75页 |
6.2 进一步研究工作 | 第75-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
攻读硕士期间取得成果 | 第81-82页 |