| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-16页 |
| 缩略词注释表 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-49页 |
| ·交通控制的目的和意义 | 第17-19页 |
| ·交通控制的起源与发展 | 第19-21页 |
| ·城市道路交通控制的基本概念 | 第21-27页 |
| ·交通控制的基本术语 | 第21-23页 |
| ·城市交通控制系统的分类 | 第23-27页 |
| ·城市道路交通控制技术 | 第27-35页 |
| ·传统的城市道路交通控制技术 | 第27-31页 |
| ·城市交通控制技术的最新进展 | 第31-35页 |
| ·动态交通分配与路径诱导算法 | 第35-42页 |
| ·动态交通流分配理论 | 第36-37页 |
| ·交通诱导系统研究的热点问题 | 第37-40页 |
| ·路径诱导研究的发展方向 | 第40-42页 |
| ·论文立题的依据 | 第42-44页 |
| ·论文的主要内容及结构安排 | 第44-47页 |
| ·论文的主要贡献 | 第47-49页 |
| 第二章 毗邻交叉口的分级模糊协调控制 | 第49-63页 |
| ·分级模糊协调控制算法的提出 | 第49-50页 |
| ·毗邻双交叉口交通模型描述 | 第50-52页 |
| ·毗邻双交叉口的分级模糊协调控制算法 | 第52-54页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第54-60页 |
| ·变量的模糊化处理 | 第55-57页 |
| ·模糊规则的语言表述 | 第57-59页 |
| ·隶属度函数的混沌优化 | 第59页 |
| ·模糊推理及反模糊化 | 第59-60页 |
| ·评价指标 | 第60页 |
| ·示例仿真结果分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第三章 基于大路口理念的城市干线交通控制策略研究 | 第63-80页 |
| ·问题的提出 | 第63-65页 |
| ·大路口的基本理念与工作原理 | 第65-69页 |
| ·大路口的基本概念 | 第65-67页 |
| ·大路口模型与工作原理 | 第67-69页 |
| ·基于大路口的干线交通模糊协调控制 | 第69-76页 |
| ·基于大路口的干线交通模型 | 第69-71页 |
| ·干线交通模糊协调控制算法 | 第71-74页 |
| ·信号周期的确定 | 第74-75页 |
| ·干线交通模糊控制器的设计 | 第75-76页 |
| ·仿真示例分析 | 第76-78页 |
| ·评价指标 | 第76-77页 |
| ·示例仿真 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第四章 基于人工免疫理论的动态路径诱导问题研究 | 第80-104页 |
| ·问题的提出 | 第80-82页 |
| ·人工免疫优化算法 | 第82-90页 |
| ·免疫优化的基本原理 | 第82-84页 |
| ·改进的人工免疫优化搜索算法 | 第84-90页 |
| ·免疫优化算法的收敛性 | 第90页 |
| ·城市交通路网模型 | 第90-98页 |
| ·相关研究 | 第90-92页 |
| ·交通路网节点扩展模型 | 第92-95页 |
| ·城市交通路网模型 | 第95-96页 |
| ·路阻的确定 | 第96-98页 |
| ·基于人工免疫优化算法的K路最短问题求解 | 第98-102页 |
| ·最短路径模型与K路最短问题的数学描述 | 第98-100页 |
| ·K路最短路径的人工免疫求解 | 第100-102页 |
| ·本章小结 | 第102-104页 |
| 第五章 城市道路交通信号控制系统的粗集建模 | 第104-118页 |
| ·问题的提出 | 第104-105页 |
| ·粗集的基本概念 | 第105-108页 |
| ·知识的表达与不可分辨关系 | 第105-106页 |
| ·集合的近似与粗糙隶属函数 | 第106-107页 |
| ·决策表、约简与核 | 第107-108页 |
| ·粗模糊控制规则的建立方法 | 第108-109页 |
| ·基于粗集的交通信号模糊控制 | 第109-116页 |
| ·交叉口模糊控制系统的结构示例 | 第109-111页 |
| ·交通数据的检测与处理 | 第111-112页 |
| ·交叉口模糊规则的提取 | 第112-115页 |
| ·多交叉口粗模糊建模的讨论 | 第115-116页 |
| ·本章小结 | 第116-118页 |
| 第六章 基于人工免疫理论的交通时段自动划分算法研究 | 第118-133页 |
| ·问题的提出 | 第118-120页 |
| ·免疫系统的基本理论 | 第120-122页 |
| ·人工免疫聚类分析算法 | 第122-127页 |
| ·变量定义 | 第123页 |
| ·算法描述 | 第123-126页 |
| ·参数选取原则 | 第126-127页 |
| ·算法的收敛性讨论 | 第127页 |
| ·交通时段的免疫聚类研究 | 第127-132页 |
| ·交通数据的预处理 | 第128-129页 |
| ·交通时段聚类分析实例 | 第129-132页 |
| ·本章小结 | 第132-133页 |
| 第七章 基于相似时段与粗正交小波网络的交通流量预测 | 第133-147页 |
| ·问题的提出 | 第133-134页 |
| ·粗集理论与粗神经网络 | 第134-137页 |
| ·正交小波与正交小波网络 | 第137-139页 |
| ·基于粗集的正交小波网络 | 第139-142页 |
| ·网络的构造 | 第139-140页 |
| ·网络的学习算法 | 第140-141页 |
| ·网络参数的选取 | 第141-142页 |
| ·输入维数的压缩 | 第142页 |
| ·基于相似时段的粗正交小波网络交通流预测模型 | 第142-144页 |
| ·交通流量的相关性 | 第142-143页 |
| ·相似时段的预测思想 | 第143页 |
| ·交通流预测模型 | 第143-144页 |
| ·实例分析 | 第144-146页 |
| ·本章小结 | 第146-147页 |
| 第八章 结论与展望 | 第147-152页 |
| ·工作总结与主要创新点 | 第147-149页 |
| ·工作展望 | 第149-152页 |
| 参考文献 | 第152-168页 |
| 致谢 | 第168-169页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文情况 | 第169-171页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目情况 | 第171-172页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第172页 |