基于元胞自动机的双向车道城市路网模型及仿真实现
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第1章 绪论 | 第9-13页 |
1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
1.3 课题论文思路及研究内容 | 第11-12页 |
1.4 本文的组织结构 | 第12-13页 |
第2章 城市交通路网建模技术基础 | 第13-25页 |
2.1 元胞自动机理论 | 第13-17页 |
2.1.1 元胞自动机的组成 | 第13-15页 |
2.1.2 基本的元胞自动机模型 | 第15-17页 |
2.2 道路交通流理论 | 第17-20页 |
2.2.1 道路交通流理论的分类 | 第17-18页 |
2.2.2 交通流理论中的常用变量 | 第18-20页 |
2.3 粗糙集理论 | 第20-22页 |
2.3.1 知识和知识的表示 | 第20-21页 |
2.3.2 隶属度函数 | 第21-22页 |
2.3.3 知识的约简与核 | 第22页 |
2.4 基于CA的交通路网建模技术路线 | 第22-24页 |
2.5 本章小结 | 第24-25页 |
第3章 基于元胞自动机的基础模型搭建 | 第25-37页 |
3.1 单车道中的安全行车间距的确定 | 第25-27页 |
3.2 多车道中的换道模型 | 第27-29页 |
3.2.1 车辆前进子模型 | 第28页 |
3.2.2 车辆换道子模型 | 第28-29页 |
3.3 交叉路口模型 | 第29-31页 |
3.3.1 信号灯控制规则 | 第30页 |
3.3.2 车辆左转子模型 | 第30-31页 |
3.3.3 车辆右转子模型 | 第31页 |
3.4 基础模型的仿真结果及分析 | 第31-36页 |
3.5 本章小结 | 第36-37页 |
第4章 基于元胞自动机的粗糙集控制模型 | 第37-55页 |
4.1 基于粗糙集理论的模糊控制 | 第37-39页 |
4.1.1 基于粗糙集的模糊控制的基本原理 | 第37页 |
4.1.2 控制规则的获取 | 第37-39页 |
4.2 基于粗糙集理论的随机慢化概率决策 | 第39-43页 |
4.2.1 模型的构建 | 第39-40页 |
4.2.2 构建决策表 | 第40-41页 |
4.2.3 车辆随机慢化概率决策算法 | 第41-42页 |
4.2.4 模拟结果及其分析 | 第42-43页 |
4.3 基于粗糙集理论的慢启动概率决策 | 第43-46页 |
4.3.1 模型的构建 | 第43页 |
4.3.2 构建决策表 | 第43-44页 |
4.3.3 车辆慢启动概率决策规则 | 第44-45页 |
4.3.4 模拟结果及其分析 | 第45-46页 |
4.4 基于粗糙集理论的车辆换道子模型 | 第46-50页 |
4.4.1 模型的构建 | 第46-47页 |
4.4.2 构建决策表 | 第47-48页 |
4.4.3 车辆换道概率决策算法 | 第48-50页 |
4.4.4 模拟结果及其分析 | 第50页 |
4.5 基于粗糙集理论的信号灯控制模型 | 第50-53页 |
4.5.1 信号灯控制模型的构建 | 第51-52页 |
4.5.2 基于粗糙集的信号灯控制规则 | 第52-53页 |
4.6 本章小结 | 第53-55页 |
第5章 双向车道城市路网模型及仿真实现 | 第55-67页 |
5.1 仿真系统的总体设计 | 第55-59页 |
5.1.1 Matlab GUI简介 | 第55-56页 |
5.1.2 仿真系统的总体概述 | 第56-57页 |
5.1.3 仿真系统总体功能 | 第57-58页 |
5.1.4 仿真系统体系结构 | 第58-59页 |
5.2 交通路网模型的仿真实现 | 第59-62页 |
5.2.1 实现的总体流程 | 第59-61页 |
5.2.2 元胞 | 第61页 |
5.2.3 路段 | 第61页 |
5.2.4 交叉路口 | 第61-62页 |
5.2.5 信号灯控制规则 | 第62页 |
5.3 仿真系统的运行 | 第62-63页 |
5.4 交通路网仿真结果分析 | 第63-65页 |
5.5 本章小结 | 第65-67页 |
结论 | 第67-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
攻读硕士学位期间所取得的研究成果 | 第73-75页 |
致谢 | 第75页 |