| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及选题意义 | 第10页 |
| ·城市智能交通系统理论研究与国内外发展现状 | 第10-13页 |
| ·城市智能交通系统理论研究 | 第10-12页 |
| ·城市智能交通系统国外研究现状 | 第12页 |
| ·城市智能交通系统国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·嵌入式系统的分析研究 | 第13-14页 |
| ·交通流预测理论的分析研究 | 第14-15页 |
| ·论文主要工作 | 第15-16页 |
| 2 基于短时交通流预测的智能交通信号控制的理论基础 | 第16-25页 |
| ·交通信号优化控制的主要参数 | 第16-20页 |
| ·交通信号控制的时间参数 | 第16-17页 |
| ·交通信号控制的性能指标 | 第17-18页 |
| ·交通流参数 | 第18-20页 |
| ·交通信号优化控制方式的分类 | 第20-22页 |
| ·按控制范围分类 | 第20-21页 |
| ·按控制原理分类 | 第21-22页 |
| ·短时交通流的常用预测模型 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于组合预测模型的短时交通流的预测 | 第25-39页 |
| ·组合预测模型的结构 | 第25-26页 |
| ·短时交通流历史数据的获取与预处理 | 第26-27页 |
| ·单项预测模型的选择 | 第27-33页 |
| ·历史平均预测模型 | 第27-29页 |
| ·基于K近邻非参数回归的预测模型 | 第29-32页 |
| ·基于德尔塔正态法的组合模型参数的确定 | 第32-33页 |
| ·实验例证 | 第33-38页 |
| ·交通流实际数据实例 | 第33-35页 |
| ·改进的历史平均预测模型的短时交通流预测仿真结果 | 第35页 |
| ·改进K近邻非参数回归模型短时交通流预测仿真结果 | 第35-37页 |
| ·基于组合预测模型的短时交通流预测仿真结果 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于短时交通流预测的城市区域交通协调控制 | 第39-61页 |
| ·区域信号协调控制整体优化方案 | 第40-42页 |
| ·基于自适应局搜索粒子群算法的交通信号多目标优化控制模型 | 第42-50页 |
| ·多目标优化控制模型的性能指标选择 | 第42-45页 |
| ·多目标信号配时优化模型的构建 | 第45-46页 |
| ·多目标优化模型加权系数的确定 | 第46页 |
| ·自适应局搜索的粒子群优化算法 | 第46-48页 |
| ·仿真实验分析 | 第48-50页 |
| ·基于城市主干道协调优先的区域交通信号优化控制 | 第50-60页 |
| ·区域关键交叉口的确定 | 第51-52页 |
| ·区域路网遍历 | 第52-53页 |
| ·基于数解法的主干道交叉口相位差的优化求解 | 第53-56页 |
| ·非主干道交叉口间相位差的优化计算 | 第56-57页 |
| ·仿真实验分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 基于STM32的智能交通控制系统的硬件设计 | 第61-74页 |
| ·智能交通控制系统的功能与设计要求 | 第61页 |
| ·信号控制系统硬件总体设计 | 第61-62页 |
| ·主控模块 | 第62-65页 |
| ·电源电路 | 第63-64页 |
| ·系统时钟与RTC时钟 | 第64-65页 |
| ·存储电路 | 第65-66页 |
| ·车流量检测模块 | 第66-67页 |
| ·通信模块 | 第67-70页 |
| ·与车流量检测模块进行通信的串口电路 | 第67-69页 |
| ·路口控制器与区域控制器之间进行通信的以太网接口电路 | 第69-70页 |
| ·信号灯驱动控制模块 | 第70-71页 |
| ·人工控制模块 | 第71-72页 |
| ·交叉口控制器的硬件仿真 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 6 研究总结与展望 | 第74-75页 |
| ·本文研究总结 | 第74页 |
| ·未来研究展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者简介 | 第80-81页 |
