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城市信号交叉口动态全红控制方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 课题来源及研究目的和意义第9-10页
        1.1.1 课题的来源第9页
        1.1.2 课题研究的目的和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状及分析第10-16页
        1.2.1 黄灯和全红时间现行设置方法第10-11页
        1.2.2 黄灯启亮后车辆的行驶行为第11-12页
        1.2.3 闯灯行为影响因素第12-14页
        1.2.4 动态全红延长及动态全红第14-15页
        1.2.5 国内外研究现状分析第15-16页
    1.3 研究内容和方案第16-17页
        1.3.1 研究内容第16-17页
        1.3.2 研究方案第17页
    1.4 技术路线第17-19页
第2章 交通数据调查与分析第19-29页
    2.1 调查准备工作第19-22页
        2.1.1 末行车和首停车的定义第19页
        2.1.2 调查目的第19-20页
        2.1.3 调查地点第20-22页
    2.2 数据采集第22-26页
        2.2.1 视频观测第22-23页
        2.2.2 数据提取第23-25页
        2.2.3 数据初步筛选第25-26页
    2.3 数据分析第26-28页
        2.3.1 描述统计分析第26-27页
        2.3.2 相关性分析第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 黄灯启亮后车辆行驶行为分析第29-37页
    3.1 车辆行驶行为决策第29-31页
        3.1.1 有无倒计时条件下的行驶行为决策第29-30页
        3.1.2 有无抓拍条件下的行驶行为决策第30页
        3.1.3 有无过街行人条件下的行驶行为决策第30-31页
    3.2 自变量描述第31-33页
        3.2.1 自变量选取第31页
        3.2.2 自变量取值第31-33页
    3.3 车辆行驶行为分析模型第33-36页
        3.3.1 二元Logistic模型第33-35页
        3.3.2 继续行驶车辆的判断第35页
        3.3.3 模型验证第35-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第4章 动态全红设置条件与时长研究第37-54页
    4.1 动态全红控制的基本框架第37-38页
    4.2 动态全红信号的设置条件第38-48页
        4.2.1 人工神经网络第38-40页
        4.2.2 停车线前的行驶时间预测模型第40-47页
        4.2.3 动态全红设置条件第47-48页
    4.3 动态全红信号的设置时长第48-53页
        4.3.1 上一相位尾车停车线后的行驶时间第48-49页
        4.3.2 下一相位头车的到达时间第49-51页
        4.3.3 结果分析第51-53页
    4.4 本章小结第53-54页
第5章 动态全红控制流程和效果评价第54-63页
    5.1 动态全红控制流程第54-57页
        5.1.1 检测装置第54-55页
        5.1.2 控制流程第55-57页
    5.2 动态全红效果评价第57-58页
        5.2.1 准确性验证第57-58页
        5.2.2 动态全红控制安全效益第58页
        5.2.3 动态全红控制延误成本第58页
    5.3 实例分析第58-62页
    5.4 本章小结第62-63页
结论与展望第63-65页
    一、主要研究成果与结论第63-64页
    二、有待研究的问题第64-65页
参考文献第65-70页
附录第70-72页
攻读学位期间发表的学术论文及其他成果第72-74页
致谢第74-75页
个人简历第75页

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