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基于MPC的快速路协同控制策略研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11页
    1.2 国内外文献综述第11-16页
        1.2.1 国外研究综述第11-14页
        1.2.2 国内研究综述第14-15页
        1.2.3 国内外研究现状评述第15-16页
    1.3 研究目标及内容第16-18页
        1.3.1 研究目标第16-17页
        1.3.2 研究内容第17-18页
    1.4 研究技术路线第18-20页
第2章 快速路协同控制影响因素分析第20-34页
    2.1 城市快速路概述第20-22页
        2.1.1 快速路主要特征第20-21页
        2.1.2 交通流恶化过程第21-22页
    2.2 协同控制影响因素分析第22-33页
        2.2.1 理论方法第23-29页
        2.2.2 技术应用第29-32页
        2.2.3 外部环境第32-33页
    2.3 本章小结第33-34页
第3章 基于MPC的快速路协同控制框架第34-49页
    3.1 自适应匝道控制系统第34-39页
        3.1.1 入口匝道控制算法第34-35页
        3.1.2 自适应匝道控制系统第35-39页
    3.2 改进的MTFC- VSL控制系统第39-42页
        3.2.1 可变限速控制算法第39-41页
        3.2.2 改进的MTFC-VSL控制算法第41-42页
    3.3 MPC协同控制框架第42-46页
        3.3.1 MPC控制策略概述第42-43页
        3.3.2 入口匝道控制及可变限速协同控制第43-46页
    3.4 基于多目标遗传算法的多目标控制策略优化第46-48页
        3.4.1 多目标遗传算法第46-47页
        3.4.2 多目标控制策略优化求解第47-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第4章 基于不同交通流模型的MPC协同控制策略第49-58页
    4.1 基于METANET的MPC协同控制策略第49-53页
        4.1.1 修正的METANET模型第49-52页
        4.1.2 基于METANET的MPC协同控制策略第52-53页
    4.2 基于CTM的MPC协同控制策略第53-57页
        4.2.1 修正的CTM模型第53-56页
        4.2.2 基于CTM的MPC协同控制策略第56-57页
    4.3 本章小结第57-58页
第5章 面向不同协同控制策略的实例分析第58-87页
    5.1 仿真准备第58-63页
        5.1.1 基础数据采集与分析第58-61页
        5.1.2 仿真实验案例第61-62页
        5.1.3 仿真环境搭建及流程确定第62-63页
    5.2 VISSIM仿真模型设计第63-66页
        5.2.1 仿真路网构建与调查数据输入第63-65页
        5.2.2 参数标定第65页
        5.2.3 仿真运行与数据输出第65-66页
    5.3 参数标定与验证第66-70页
        5.3.1 控制算法中参数第67页
        5.3.2 MPC控制系统参数第67-68页
        5.3.3 交通流模型参数第68-70页
        5.3.4 有效性验证第70页
    5.4 仿真分析第70-86页
        5.4.1 基于METANET的MPC协同控制仿真第71-76页
        5.4.2 基于CTM的MPC协同控制仿真第76-81页
        5.4.3 仿真结果对比第81-86页
    5.5 本章小结第86-87页
结论第87-89页
参考文献第89-97页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第97-99页
致谢第99页

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