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几类快速路交通流模型的迭代学习控制研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-21页
    1.1 论文研究背景第9-11页
    1.2 快速路交通流的常见控制方法第11-13页
    1.3 入口匝道控制的研究现状和发展趋势第13-15页
        1.3.1 入口匝道控制的研究现状第13-14页
        1.3.2 入口匝道控制的发展趋势第14-15页
    1.4 迭代学习控制基本理论第15-17页
    1.5 迭代学习控制在入口匝道控制中的研究现状第17-18页
    1.6 论文的主要研究内容和组织结构第18-21页
        1.6.1 论文的主要研究内容第18-19页
        1.6.2 论文的组织结构第19-21页
第二章 快速路交通流常微分模型的迭代学习控制第21-28页
    2.1 引言第21页
    2.2 快速路交通流常微分模型描述与控制目标第21-22页
    2.3 算法设计与收敛性分析第22-25页
    2.4 仿真研究与分析第25-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 快速路交通流动量模型的迭代学习控制第28-47页
    3.1 引言第28-29页
    3.2 快速路交通流动量模型描述与控制目标第29-30页
    3.3 算法设计与收敛性分析第30-33页
    3.4 仿真研究与分析第33-39页
    3.5 快速路交通流动量模型的模糊迭代学习控制第39-46页
        3.5.1 模糊迭代学习控制器设计第39-42页
        3.5.2 仿真研究与分析第42-46页
    3.6 本章小结第46-47页
第四章 快速路交通流分布参数系统扩散模型的迭代学习控制第47-58页
    4.1 引言第47-48页
    4.2 快速路交通流分布参数系统扩散模型描述与控制目标第48-49页
    4.3 仿真研究与分析第49-51页
    4.4 快速路交通流分布参数系统扩散模型的粒子群迭代学习控制第51-57页
        4.4.1 粒子群迭代学习控制器设计第51-53页
        4.4.2 仿真研究与分析第53-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
    5.1 论文总结第58-59页
    5.2 未来展望第59-60页
参考文献第60-65页
发表论文和参加科研情况说明第65-66页
致谢第66页

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