| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 课题来源 | 第15页 |
| 1.2 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.2.1 城市交通拥堵问题 | 第15-16页 |
| 1.2.2 中国城市智能交通建设 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第17-18页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第18-24页 |
| 1.4.1 交通拥堵状态观测 | 第18-20页 |
| 1.4.2 交通拥堵信号控制策略 | 第20-24页 |
| 1.5 研究内容 | 第24-25页 |
| 1.6 研究方案和组织结构 | 第25-27页 |
| 1.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第2章 城市道路交通状态动态观测研究 | 第28-78页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 城市交通流动态模式研究 | 第28-33页 |
| 2.2.1 模式识别 | 第29页 |
| 2.2.2 传统城市交通流模式 | 第29-31页 |
| 2.2.3 交通流时间序列模式 | 第31-33页 |
| 2.3 基于交通流时间序列模式的交通流短时预测方法 | 第33-41页 |
| 2.3.1 方法原理 | 第33-34页 |
| 2.3.2 方法步骤 | 第34-38页 |
| 2.3.3 实例验证 | 第38-41页 |
| 2.4 基于交通流时间序列模式的路段交通拥堵状态观测方法 | 第41-53页 |
| 2.4.1 观测数据基础 | 第41-42页 |
| 2.4.2 观测参数选取 | 第42-51页 |
| 2.4.3 观测方法步骤 | 第51-53页 |
| 2.5 基于路段交通状态的交叉口交通状态观测方法 | 第53-63页 |
| 2.5.1 基于交叉口饱和度的交叉口交通状态观测方法分析 | 第53-55页 |
| 2.5.2 关键车流饱和度与平均行程速度之间的关系分析 | 第55-62页 |
| 2.5.3 交叉口交通状态等级划分 | 第62-63页 |
| 2.6 基于交通流密度时空特性的区域交通状态观测方法 | 第63-77页 |
| 2.6.1 交通死锁过程中车辆密度空间变化性 | 第63-69页 |
| 2.6.2 基于SDVL的交通宏观基本关系 | 第69-73页 |
| 2.6.3 基于SDVL-MFD的区域交通状态划分 | 第73-75页 |
| 2.6.4 基于SDVL变化模式识别的区域交通状态观测 | 第75-77页 |
| 2.7 本章小结 | 第77-78页 |
| 第3章 基于车道组及交叉口内车流路径的城市网络交通流宏观仿真模型研究 | 第78-106页 |
| 3.1 引言 | 第78-79页 |
| 3.2 基于车道组的网络交通流宏观仿真模型 | 第79-80页 |
| 3.3 路网交通组织分析 | 第80-85页 |
| 3.3.1 交叉口及路段区域划分 | 第80-82页 |
| 3.3.2 进口道车道组划分 | 第82-83页 |
| 3.3.3 交叉口内车流路径划分 | 第83-85页 |
| 3.4 基于车道组及交叉口内车流路径的网络交通流宏观模型 | 第85-91页 |
| 3.4.1 交通需求 | 第87页 |
| 3.4.2 上游输入 | 第87页 |
| 3.4.3 排入队尾 | 第87-88页 |
| 3.4.4 转入车道组 | 第88-89页 |
| 3.4.5 驶入交叉口内车流路径 | 第89-90页 |
| 3.4.6 驶离交叉口内车流路径 | 第90-91页 |
| 3.4.7 交通流数据更新 | 第91页 |
| 3.5 城市网络交通流宏观仿真系统开发及模型验证 | 第91-105页 |
| 3.5.1 城市网络交通流宏观交通仿真系统研发 | 第91-95页 |
| 3.5.2 网络交通流宏观仿真模型验证 | 第95-105页 |
| 3.6 本章小结 | 第105-106页 |
| 第4章 单交叉口交通拥堵主动防控与快速疏导信号配时控制优化 | 第106-140页 |
| 4.1 引言 | 第106-107页 |
| 4.2 基于交叉口交通拥堵状态的信号控制策略分析 | 第107-109页 |
| 4.2.1 不同交通流状态下的一般信号控制策略分析 | 第107页 |
| 4.2.2 不同交通拥堵等级下的交叉口信号拥堵防控与疏导控制策略 | 第107-109页 |
| 4.3 单交叉口交通拥堵主动防控配时优化 | 第109-123页 |
| 4.3.1 优化思路 | 第109-110页 |
| 4.3.2 车流延误和通行能力分析 | 第110-116页 |
| 4.3.3 基于泄流策略的单交叉口交通拥堵主动防控配时优化模型 | 第116-117页 |
| 4.3.4 算例验证 | 第117-123页 |
| 4.4 单交叉口交通拥堵快速疏导配时优化 | 第123-139页 |
| 4.4.1 优化思路 | 第123-124页 |
| 4.4.2 交叉口间交通流排队特性分析 | 第124-127页 |
| 4.4.3 交叉口拥堵排队疏导的可控性 | 第127-128页 |
| 4.4.4 进口排队疏导控制过程分析 | 第128-135页 |
| 4.4.5 基于泄流和限流策略的交叉口交通拥堵快速疏导配时优化模型 | 第135-136页 |
| 4.4.6 算例验证 | 第136-139页 |
| 4.5 本章小结 | 第139-140页 |
| 第5章 城市区域交通拥堵主动防控方法研究 | 第140-166页 |
| 5.1 引言 | 第140-141页 |
| 5.2 城市区域交通拥堵主动防控策略研究 | 第141-143页 |
| 5.2.1 区域交通拥堵主动防控策略启动时机 | 第141页 |
| 5.2.2 轻度拥堵交通状态分析 | 第141-143页 |
| 5.2.3 交通拥堵主动防控策略要求 | 第143页 |
| 5.3 基于相邻交通流关联性的交通拥堵主动防控子区划分 | 第143-148页 |
| 5.3.1 相邻交通流关联性分析 | 第143-145页 |
| 5.3.2 相邻交通流关联强度模型 | 第145-146页 |
| 5.3.3 交通拥堵主动防控子区划分 | 第146-148页 |
| 5.4 基于多目标优化的区域交通拥堵主动防控控制模型 | 第148-158页 |
| 5.4.1 目标函数 | 第149-150页 |
| 5.4.2 约束条件 | 第150-151页 |
| 5.4.3 基于宏观交通模型和改进小生境遗传算法的模型求解 | 第151-158页 |
| 5.5 策略应用案例分析 | 第158-165页 |
| 5.5.1 路网交通环境 | 第158-160页 |
| 5.5.2 控制过程分析 | 第160-164页 |
| 5.5.3 结果对比分析 | 第164-165页 |
| 5.5.4 结论 | 第165页 |
| 5.6 本章小结 | 第165-166页 |
| 第6章 城市区域交通拥堵快速疏导控制方法研究 | 第166-186页 |
| 6.1 引言 | 第166-167页 |
| 6.2 交通拥堵快速疏导控制策略及控制区域划分 | 第167-172页 |
| 6.2.1“外控内疏”交通控制策略及启动时机 | 第167-168页 |
| 6.2.2 堵塞区划分方法 | 第168-169页 |
| 6.2.3 缓冲区划分方法 | 第169-172页 |
| 6.3 基于值型双层规划的区域交通拥堵快速疏导控制模型 | 第172-178页 |
| 6.3.1 双层规划理论 | 第172-173页 |
| 6.3.2 上层规划模型 | 第173-175页 |
| 6.3.3 下层规划模型 | 第175-176页 |
| 6.3.4 模型求解方法 | 第176-178页 |
| 6.4 策略应用算例分析 | 第178-185页 |
| 6.4.1 路网交通环境 | 第178-180页 |
| 6.4.2 拥堵快速疏导控制过程分析 | 第180-184页 |
| 6.4.3 方案运行对比 | 第184-185页 |
| 6.5 本章小结 | 第185-186页 |
| 第7章 策略应用仿真示例 | 第186-201页 |
| 7.1 引言 | 第186页 |
| 7.2 广州CBD珠江新城 | 第186-192页 |
| 7.2.1 概况 | 第186-188页 |
| 7.2.2 交通流量及现状问题分析 | 第188-192页 |
| 7.3 拥堵策略应用流程设计 | 第192-194页 |
| 7.4 策略应用控制过程对比分析 | 第194-198页 |
| 7.5 效果对比分析 | 第198-200页 |
| 7.6 本章小结 | 第200-201页 |
| 研究结论与展望 | 第201-203页 |
| 参考文献 | 第203-209页 |
| 附录1 宏观交通模型部分核心代码 | 第209-220页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第220-222页 |
| 致谢 | 第222-223页 |
| 附件 | 第223页 |
