| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 干道交通控制系统国内外研究现状 | 第8-20页 |
| 1.2.1 概述 | 第8-15页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 基于混沌遗传算法的干道协调控制相位差优化 | 第21-33页 |
| 2.1 概述 | 第21页 |
| 2.2 绿波协调控制相位差的优化算法的研究现状 | 第21-26页 |
| 2.2.1 遗传算法 | 第21-25页 |
| 2.2.2 混沌优化方法 | 第25-26页 |
| 2.3 混沌遗传方法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 改进的混沌算法的设计 | 第26-28页 |
| 2.3.2 混沌遗传算法的设计 | 第28-29页 |
| 2.4 仿真实验 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于遗传 BP 神经网络的交通干道双向绿波协调控制方法研究 | 第33-48页 |
| 3.1 传统解析算法 | 第33-34页 |
| 3.1.1 概述 | 第33页 |
| 3.1.2 传统解析算法的设计 | 第33-34页 |
| 3.2 遗传 BP 算法 | 第34-39页 |
| 3.2.1 概述 | 第34页 |
| 3.2.2 人工神经网络 | 第34-38页 |
| 3.2.3 遗传 BP 算法 | 第38-39页 |
| 3.3 基于遗传 BP 算法的绿波带优化协调控制 | 第39-41页 |
| 3.3.1 概述 | 第39-40页 |
| 3.3.2 遗传 BP 算法的设计 | 第40-41页 |
| 3.4 仿真实验 | 第41-47页 |
| 3.5 小结 | 第47-48页 |
| 第四章 结论 | 第48-50页 |
| 4.1 本文工作总结及创新点 | 第48页 |
| 4.2 未来主要工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |