基于交通信息的城市网络路径诱导策略研究
| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-20页 |
| 第二章 基础理论知识 | 第20-30页 |
| 2.1 交通流参数 | 第20-22页 |
| 2.1.1 交通流量 | 第20页 |
| 2.1.2 平均速度 | 第20-21页 |
| 2.1.3 车辆密度 | 第21页 |
| 2.1.4 流量、速度以及密度三者之间的关系 | 第21-22页 |
| 2.2 交通流理论模型发展历程 | 第22-25页 |
| 2.2.1 宏观连续模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 微观模型 | 第24-25页 |
| 2.3 元胞自动机模型 | 第25-28页 |
| 2.3.1 元胞自动机的定义 | 第25页 |
| 2.3.2 元胞自动机的构成 | 第25-26页 |
| 2.3.3 一维元胞自动机模型：NS模型 | 第26-27页 |
| 2.3.4 二维元胞自动机模型：BML模型 | 第27-28页 |
| 2.4 基于元胞自动机模型的路径诱导策略研究 | 第28-30页 |
| 第三章 基于全局反馈信息的路径诱导策略研究 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 全局信息反馈路径诱导模型 | 第31-35页 |
| 3.2.1 路网结构 | 第31-33页 |
| 3.2.2 路段车辆行驶规则 | 第33-34页 |
| 3.2.3 路径诱导策略 | 第34页 |
| 3.2.4 参数标定 | 第34-35页 |
| 3.3 仿真结果与讨论 | 第35-43页 |
| 3.3.1 城市路网交通流基本图 | 第35-37页 |
| 3.3.2 车辆分布图 | 第37-38页 |
| 3.3.3 绿灯时长的影响 | 第38-39页 |
| 3.3.4 路段长度的影响 | 第39-40页 |
| 3.3.5 信息采集时间间隔的影响 | 第40-41页 |
| 3.3.6 网络规模与长宽比的影响 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于全局路径诱导策略的最优动态车比例研究 | 第44-54页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 最优动态车比例路径诱导模型 | 第44-45页 |
| 4.3 仿真结果与讨论 | 第45-51页 |
| 4.3.1 最优动态车比例 | 第45-46页 |
| 4.3.2 最优动态车比例成因 | 第46-49页 |
| 4.3.3 路网规模对最优动态车比例的影响 | 第49-50页 |
| 4.3.4 诱导周期对最优动态车比例的影响 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-54页 |
| 第五章 基于最小费用最大流路径诱导策略研究 | 第54-64页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 最小费用最大流路径诱导模型 | 第54-57页 |
| 5.2.1 最小费用最大流问题 | 第54-56页 |
| 5.2.2 路径诱导策略 | 第56页 |
| 5.2.3 参数标定 | 第56-57页 |
| 5.3 仿真结果与讨论 | 第57-62页 |
| 5.3.1 平均车辆到达数 | 第57-58页 |
| 5.3.2 均质网络下最大流率 | 第58-60页 |
| 5.3.3 网络流率对系统影响 | 第60-61页 |
| 5.3.4 路段长度对系统影响 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第64页 |
| 6.2 论文工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第70-71页 |
