| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·城市道路交通控制技术的发展现状 | 第8-11页 |
| ·交通控制的起源和发展 | 第8-9页 |
| ·城市道路交通控制理论的研究发展 | 第9-10页 |
| ·几种典型的城市交通控制系统 | 第10-11页 |
| ·交通信号控制系统的主要术语和参数 | 第11-12页 |
| ·城市交通控制系统的基本类型 | 第12-14页 |
| ·按控制区域几何特性划分 | 第12-13页 |
| ·按控制原理划分 | 第13-14页 |
| ·城市交通的模糊控制研究 | 第14页 |
| ·我国城市交通的现状以及面临的问题 | 第14-16页 |
| ·本课题的研究内容及论文的结构安排 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 基于GA-BP网络的短时交通流量预测研究 | 第17-33页 |
| ·神经网络基础 | 第17-22页 |
| ·神经元模型 | 第17-19页 |
| ·BP神经网络结构 | 第19-20页 |
| ·BP神经网络学习过程 | 第20-21页 |
| ·标准BP神经网络的局限性 | 第21-22页 |
| ·遗传算法原理 | 第22-24页 |
| ·遗传算法的特点 | 第22-23页 |
| ·遗传算法实现步骤 | 第23-24页 |
| ·基于GA-BP网络的短时交通流量预测模型的建立 | 第24-28页 |
| ·建模思路 | 第24-25页 |
| ·BP网络结构的确定 | 第25-26页 |
| ·用遗传算法优化BP网络初始权重 | 第26页 |
| ·用BP算法训练神经网络 | 第26-27页 |
| ·GA-BP网络模型的计算流程 | 第27-28页 |
| ·基于GA-BP网络的短时交通流量预测模型的仿真与预测 | 第28-31页 |
| ·实验数据的选取及预处理 | 第28-29页 |
| ·模型初始参数的选择与设置 | 第29页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第29-31页 |
| ·在线建模流程 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 单交叉口模糊控制算法的研究与仿真 | 第33-49页 |
| ·模糊控制基础 | 第33-36页 |
| ·模糊控制理论的概念 | 第33-34页 |
| ·模糊控制的结构及特点 | 第34-35页 |
| ·实现模糊控制的具体步骤 | 第35-36页 |
| ·五一路口交通信号模糊控制模型 | 第36-38页 |
| ·五一路口交通信号模糊控制器的设计 | 第38-44页 |
| ·相位紧迫度判决模块的设计 | 第39-42页 |
| ·绿灯终止度判决模块的设计 | 第42页 |
| ·相位转换判决模块的设计 | 第42-43页 |
| ·模糊逻辑关系图 | 第43-44页 |
| ·单交叉口交通流模型 | 第44-45页 |
| ·仿真实验研究 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 单交叉口交通信号模糊控制系统的软硬件设计 | 第49-61页 |
| ·单交叉口交通信号模糊控制系统的硬件设计 | 第49-56页 |
| ·控制系统原理结构 | 第49页 |
| ·主板电路 | 第49-52页 |
| ·车辆检测输入板电路 | 第52-53页 |
| ·交通信号输出板电路 | 第53-55页 |
| ·输入及显示板电路 | 第55-56页 |
| ·单交叉口交通信号模糊控制系统的软件设计 | 第56-60页 |
| ·控制系统的主控程序设计 | 第56-57页 |
| ·交通流量预测模块设计 | 第57页 |
| ·模糊控制模块设计 | 第57-58页 |
| ·人机接口部分软件设计 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第61-65页 |
| ·实验设备 | 第61-62页 |
| ·实验步骤及结果分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70页 |