城市干道绿波带配时方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究动态 | 第9页 |
| 1.2.2 国内研究动态 | 第9-11页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 第二章 城市干道交通信号协调控制 | 第12-32页 |
| 2.1 城市干道交通信号控制 | 第12-17页 |
| 2.1.1 干道交通信号协调控制方式 | 第12-15页 |
| 2.1.2 城市交通控制评价指标 | 第15-17页 |
| 2.2 干道信号协调控制原理 | 第17-19页 |
| 2.3 干道协调控制相关因素 | 第19-29页 |
| 2.3.1 周期 | 第19-21页 |
| 2.3.2 相位与相位差 | 第21-23页 |
| 2.3.3 带宽 | 第23页 |
| 2.3.4 绿波带长度 | 第23-25页 |
| 2.3.5 交叉口理想距离 | 第25-28页 |
| 2.3.6 横穿马路行人及非机动车对绿波带的干扰 | 第28-29页 |
| 2.4 绿波带配时方案的切换 | 第29-31页 |
| 2.4.1 单向绿波带配时方案切换 | 第29-30页 |
| 2.4.2 双向绿波带配时方案切换 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于粒子群算法的多目标配时方法 | 第32-50页 |
| 3.1 粒子群算法 | 第32-34页 |
| 3.1.1 粒子群算法的原理 | 第32-33页 |
| 3.1.2 粒子群算法的基本步骤 | 第33-34页 |
| 3.2 干道控制模型的建立 | 第34-45页 |
| 3.2.1 平均延误 | 第34-41页 |
| 3.2.2 排队长度 | 第41-43页 |
| 3.2.3 停车率 | 第43-44页 |
| 3.2.4 建立控制模型 | 第44-45页 |
| 3.3 基于粒子群算法的多目标配时方法 | 第45-49页 |
| 3.3.1 建立多目标模型 | 第45-46页 |
| 3.3.2 基于粒子群算法的多目标配时方法 | 第46-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 综合绿波带宽优化方法 | 第50-57页 |
| 4.1 传统绿波带宽 | 第50-51页 |
| 4.2 综合绿波带宽 | 第51-55页 |
| 4.2.1 综合绿波带宽设计目标 | 第51-53页 |
| 4.2.2 综合绿波带宽获取方式 | 第53-55页 |
| 4.3 带宽优化流程 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 项目实例及仿真分析 | 第57-69页 |
| 5.1 项目实例 | 第57-58页 |
| 5.2 传统数解法绿波配时方案 | 第58-62页 |
| 5.3 多目标绿波配时方案 | 第62-64页 |
| 5.4 综合绿波带宽优化方案 | 第64-65页 |
| 5.5 基于VISSIM软件仿真及结果分析 | 第65-68页 |
| 5.5.1 基于VISSIM软件建模仿真 | 第65-66页 |
| 5.5.2 仿真结果分析 | 第66-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
