| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究动态 | 第12-15页 |
| ·研究的目的和意义 | 第15-16页 |
| ·内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 高速公路交通中的控制问题 | 第17-24页 |
| ·高速公路交通控制系统概述 | 第17-18页 |
| ·主线控制 | 第17-18页 |
| ·通道控制 | 第18页 |
| ·匝道控制 | 第18页 |
| ·高速公路入口匝道控制概述 | 第18-23页 |
| ·入口匝道控制的作用 | 第19页 |
| ·入口匝道控制的条件 | 第19-20页 |
| ·入口匝道控制的方式 | 第20-22页 |
| ·入口匝道控制的特点 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 高速公路智能控制技术 | 第24-35页 |
| ·模糊控制 | 第24-26页 |
| ·模糊控制的提出及特点 | 第24-25页 |
| ·模糊控制系统的基本结构及控制原理 | 第25-26页 |
| ·模糊控制的应用 | 第26页 |
| ·遗传算法 | 第26-30页 |
| ·遗传算法的起源及特点 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的描述 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的应用 | 第28-30页 |
| ·迭代学习 | 第30-34页 |
| ·迭代学习的起源及特点 | 第30-31页 |
| ·迭代学习的控制原理 | 第31页 |
| ·迭代学习控制的现状 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 高速公路入口单匝道控制 | 第35-51页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·高速公路交通流模型 | 第36-37页 |
| ·高速公路模糊自适应单匝道控制 | 第37-44页 |
| ·模糊自适应PID匝道控制器的设计 | 第37-40页 |
| ·模糊自适应PID匝道控制器的仿真结果 | 第40-44页 |
| ·高速公路模糊RBF神经网络整定的PID单匝道控制 | 第44-50页 |
| ·模糊RBF神经网络整定的PID匝道控制器的设计 | 第44-47页 |
| ·模糊RBF神经网络整定的PID匝道控制器的仿真 | 第47-50页 |
| ·两种单匝道控制器的比较 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 高速公路入口多匝道协调控制 | 第51-70页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·宏观交通流模型 | 第51-53页 |
| ·基于遗传算法的高速公路协调匝道控制 | 第53-61页 |
| ·基于遗传算法的协调匝道系统的设计 | 第54-56页 |
| ·基于遗传算法的协调匝道系统的仿真 | 第56-61页 |
| ·基于迭代学习的高速公路匝道控制 | 第61-69页 |
| ·基于迭代学习的匝道控制系统的设计 | 第62-64页 |
| ·基于迭代学习的匝道控制系统的仿真 | 第64-69页 |
| ·两种多匝道控制器的比较 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·全文总结 | 第70页 |
| ·研究工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |