| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-30页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究目的 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第15-27页 |
| 1.3.1 交通信号配时的研究综述 | 第15-20页 |
| 1.3.2 多目标优化算法及其鲁棒最优解研究综述 | 第20-24页 |
| 1.3.3 区间多属性决策研究综述 | 第24-27页 |
| 1.4 论文的主要内容、创新点与技术路线 | 第27-30页 |
| 1.4.1 论文的主要内容 | 第27-28页 |
| 1.4.2 论文创新点 | 第28-29页 |
| 1.4.3 论文的技术路线 | 第29-30页 |
| 第二章 交通信号配时概论 | 第30-41页 |
| 2.1 交通信号配时基本参数 | 第30-33页 |
| 2.2 交通流参数 | 第33页 |
| 2.3 交通信号配时性能指标 | 第33-37页 |
| 2.4 控制类型 | 第37-39页 |
| 2.4.1 按照控制范围划分 | 第37-38页 |
| 2.4.2 按照控制原理划分 | 第38-39页 |
| 2.5 典型的城市交通信号控制系统 | 第39-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 单交叉口信号配时的多目标鲁棒优化与决策 | 第41-66页 |
| 3.1 性能指标的选择 | 第41-42页 |
| 3.2 周期时长扰动下的信号配时多目标鲁棒优化模型 | 第42-43页 |
| 3.3 多目标信号配时鲁棒优化算法 | 第43-56页 |
| 3.3.1 基于鲁棒度的平均有效函数 | 第44-48页 |
| 3.3.2 基于改进鲁棒度的NSGA-II算法 | 第48-56页 |
| 3.4 区间多属性信号配时决策分析 | 第56-58页 |
| 3.4.1 主客观信息偏差最小法 | 第56-58页 |
| 3.5 实例分析 | 第58-65页 |
| 3.5.1 交叉口基本数据采集 | 第58-59页 |
| 3.5.2 ALHS-DR算法效率分析 | 第59-60页 |
| 3.5.3 鲁棒优化效果分析 | 第60-62页 |
| 3.5.4 优化目标冲突性分析 | 第62-63页 |
| 3.5.5 不同决策方法对比 | 第63-64页 |
| 3.5.6 不同配时方法对比 | 第64-65页 |
| 3.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 相邻交叉口信号配时的多目标鲁棒优化与智能决策 | 第66-87页 |
| 4.1 交通流波动下的信号配时多目标鲁棒优化模型 | 第66-70页 |
| 4.1.1 机动车平均延误与通行能力之比模型 | 第67-68页 |
| 4.1.2 慢行交通延误模型 | 第68-69页 |
| 4.1.3 机动车平均停车率模型 | 第69页 |
| 4.1.4 ROMTD模型 | 第69-70页 |
| 4.2 多属性信号配时智能决策分析 | 第70-76页 |
| 4.2.1 极限学习机 | 第71-74页 |
| 4.2.2 基于ELM的多属性智能决策分析 | 第74-76页 |
| 4.3 仿真分析 | 第76-85页 |
| 4.3.1 相邻交叉口基础数据 | 第77-78页 |
| 4.3.2 鲁棒优化目标冲突性分析 | 第78-81页 |
| 4.3.3 智能决策效果分析 | 第81-83页 |
| 4.3.4 仿真结果分析 | 第83-85页 |
| 4.4 本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 结论与展望 | 第87-90页 |
| 5.1 结论 | 第87-88页 |
| 5.2 展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-101页 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第101-102页 |
| 作者在攻读硕士学位期间所作的项目 | 第102-103页 |
| 致谢 | 第103页 |