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城市交通短时预测与控制技术研究

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

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