城市公交信号优先控制方法的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-13页 |
| ·国外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第13-15页 |
| ·相关的基本理论知识 | 第13-14页 |
| ·常规公交系统公交信号优先控制 | 第14页 |
| ·快速公交系统公交信号优先控制 | 第14-15页 |
| 第2章 相关基本理论知识 | 第15-30页 |
| ·公交信号优先控制的基本理论 | 第15-22页 |
| ·公交信号优先控制的涵义 | 第15页 |
| ·公交信号优先控制的模型 | 第15-16页 |
| ·公交信号优先控制的控制方式 | 第16-19页 |
| ·公交信号优先控制的数据流程 | 第19-20页 |
| ·公交信号优先控制的硬件结构 | 第20-22页 |
| ·神经网络的基础理论 | 第22-25页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络的模型 | 第23-25页 |
| ·VISSIM 仿真软件简介 | 第25-29页 |
| ·VISSIM仿真软件的核心 | 第26页 |
| ·VISSIM仿真软件的主要特点 | 第26-27页 |
| ·VISSIM系统的构成模块 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 常规公交系统公交信号优先控制 | 第30-58页 |
| ·公交信号优先控制思想 | 第30-31页 |
| ·公交信号优先控制条件 | 第31页 |
| ·公交信号优先控制目标 | 第31-32页 |
| ·公交信号优先控制算法 | 第32-35页 |
| ·公交信号优先控制参数计算 | 第35-50页 |
| ·基于神经网络的公交车到达时刻预测 | 第35-43页 |
| ·问题定义 | 第35-37页 |
| ·交·通流模型选择 | 第37-38页 |
| ·交通模型的人工神经网络法 | 第38-40页 |
| ·测试效果 | 第40-43页 |
| ·求解时间 | 第43页 |
| ·优先权判别计算 | 第43-47页 |
| ·信号控制参数优化计算 | 第47-50页 |
| ·公交信号优先控制仿真 | 第50-57页 |
| ·仿真环境介绍 | 第50-51页 |
| ·仿真方案制定 | 第51页 |
| ·仿真结果分析 | 第51-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 快速公交系统公交信号优先控制 | 第58-72页 |
| ·公交信号优先控制的控制条件 | 第58页 |
| ·公交信号优先控制的控制思想 | 第58-60页 |
| ·公交信号优先控制的控制算法 | 第60-66页 |
| ·无常规公交车的快速公交系统信号优先控制算法 | 第60-63页 |
| ·有常规公交车的快速公交系统信号优先控制算法 | 第63-66页 |
| ·公交信号优先控制的控制参数计算 | 第66-70页 |
| ·绿灯压缩模型 | 第66页 |
| ·绿灯延长模型 | 第66-68页 |
| ·快速公交插入相位模型 | 第68-70页 |
| ·公交信号优先控制仿真 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·论文主要研究成果 | 第72页 |
| ·后续研究工作展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 详细摘要 | 第80-84页 |
