| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 研究现状评述 | 第13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 技术路线 | 第14-17页 |
| 第二章 城市快速路交通特性分析与状态划分 | 第17-27页 |
| 2.1 城市快速路的特点 | 第17-19页 |
| 2.2 城市快速路交通特性 | 第19-21页 |
| 2.2.1 快速路主路交通特性 | 第19-20页 |
| 2.2.2 快速路匝道交通特性 | 第20-21页 |
| 2.3 城市快速路交通流模型 | 第21-23页 |
| 2.4 城市快速路交通状态划分 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于粒子滤波的快速路交通状态估计 | 第27-41页 |
| 3.1 快速路交通状态估计思路 | 第27-28页 |
| 3.2 粒子滤波算法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 基本原理 | 第28-30页 |
| 3.2.2 退化现象 | 第30-31页 |
| 3.2.3 重采样 | 第31-32页 |
| 3.3 基于基本粒子滤波的交通状态参数估计 | 第32-35页 |
| 3.3.1 交通状态参数估计模型的建立 | 第32-33页 |
| 3.3.2 交通状态参数估计的实现过程 | 第33-35页 |
| 3.4 基于改进粒子滤波的交通状态参数估计 | 第35-39页 |
| 3.4.1 免疫粒子群算法 | 第35-38页 |
| 3.4.2 改进粒子滤波算法 | 第38-39页 |
| 3.4.3 交通状态参数估计模型的建立 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 快速路可变限速与入口匝道联合控制 | 第41-53页 |
| 4.1 城市快速路交通控制思路 | 第41-42页 |
| 4.2 快速路可变限速与入口匝道联合控制 | 第42-46页 |
| 4.2.1 可变限速控制原理及模型 | 第42-43页 |
| 4.2.2 入口匝道控制原理及模型 | 第43-45页 |
| 4.2.3 可变限速与入口匝道联合控制 | 第45-46页 |
| 4.3 快速路交通控制最优问题 | 第46-48页 |
| 4.3.1 畅通状态下的控制最优问题 | 第46页 |
| 4.3.2 轻度拥挤状态下的控制最优问题 | 第46-47页 |
| 4.3.3 拥挤状态下的控制最优问题 | 第47-48页 |
| 4.4 快速路联合控制约束条件 | 第48-49页 |
| 4.5 快速路联合控制模型求解 | 第49-51页 |
| 4.5.1 遗传算法概述 | 第49-50页 |
| 4.5.2 联合控制模型求解 | 第50-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 实例研究——以长春东部快速路为例 | 第53-65页 |
| 5.1 长春东部快速路概况 | 第53-54页 |
| 5.2 交通数据的采集及处理 | 第54-57页 |
| 5.3 长春东部快速路交通状态估计 | 第57-62页 |
| 5.3.1 交通状态参数估计模型初始化 | 第57页 |
| 5.3.2 基于基本粒子滤波的交通状态参数估计结果 | 第57-59页 |
| 5.3.3 基于改进粒子滤波的交通状态参数估计结果 | 第59-61页 |
| 5.3.4 快速路交通状态估计结果 | 第61-62页 |
| 5.4 长春东部快速路可变限速与入口匝道联合控制 | 第62-64页 |
| 5.4.1 联合控制模型的建立及求解 | 第62-63页 |
| 5.4.2 联合控制结果分析 | 第63-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 全文总结 | 第65-66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者简介及科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |