基于车辆队列的交叉口信号主动控制方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 交通信号控制技术概述 | 第10-12页 |
| 1.3 交通信号控制系统研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国内外交通控制系统概述 | 第12页 |
| 1.3.2 基于车队的交通信号控制系统 | 第12-14页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 交通信号控制基本理论 | 第16-23页 |
| 2.1 城市交通信号基本概念 | 第16-19页 |
| 2.1.1 交叉.及交通信号灯概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 城市交通信号基本控制参数 | 第17-19页 |
| 2.2 相位设计及配时方案的设计原则 | 第19-20页 |
| 2.2.1 相位设计与配时方案之间的关系 | 第19页 |
| 2.2.2 相位设计 | 第19-20页 |
| 2.2.3 配时方案 | 第20页 |
| 2.3 性能评价指标 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于高分辨车辆位置信息的车队构造方法 | 第23-34页 |
| 3.1 车队组织方法的研究现状 | 第23-25页 |
| 3.1.1 车队组织的基本方法 | 第23页 |
| 3.1.2 车队在城市交通的应用 | 第23-25页 |
| 3.2 基于精确信息的车队构造方法 | 第25-33页 |
| 3.2.1 车队构造方法的条件说明 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于CVIS的车队组织方法 | 第26-29页 |
| 3.2.3 车头时距的统计研究 | 第29-31页 |
| 3.2.4 车队最大规模的确定 | 第31-32页 |
| 3.2.5 基于CVIS的车队组织算法 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于启发式方法的交叉.车队调度算法 | 第34-49页 |
| 4.1 基于车队的调度策略现状 | 第34页 |
| 4.2 蚁群算法与其它启发式算法 | 第34-39页 |
| 4.2.1 其他启发式算法 | 第35-36页 |
| 4.2.2 蚁群算法 | 第36-39页 |
| 4.3 基于蚁群算法的车队调度算法的研究 | 第39-48页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第39-43页 |
| 4.3.2 基于蚁群算法的车队调度模型描述 | 第43-46页 |
| 4.3.3 基于蚁群算法的车队调度模型实现 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于车队模型信号灯主动控制策略仿真验证 | 第49-60页 |
| 5.1 SUMO简介 | 第49-51页 |
| 5.1.1 SUMO系统组成 | 第49-51页 |
| 5.1.2 SUMO执行流程简介 | 第51页 |
| 5.2 仿真平台的搭建 | 第51-54页 |
| 5.2.1 单交叉.搭建 | 第51-53页 |
| 5.2.2 交叉.车辆数据的获取 | 第53-54页 |
| 5.3 控制策略执行仿真与分析 | 第54-58页 |
| 5.3.1 车队组织策略的仿真 | 第54-55页 |
| 5.3.2 基于蚁群算法的车队调度策略仿真 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 本文的工作与结论 | 第60页 |
| 研究工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
