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基于短时交通流预测的城市区域交通信号控制研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第10-17页
    1.1 课题研究背景及实际意义第10页
    1.2 短时交通流预测研究现状第10-13页
        1.2.1 基于传统统计理论的模型第11-12页
        1.2.2 基于现代科学技术的模型第12-13页
        1.2.3 组合模型第13页
    1.3 城市交通信号控制发展概况第13-16页
        1.3.1 国外城市交通信号控制系统研究现状第14-15页
        1.3.2 国内城市交通信号控制系统研究现状第15-16页
    1.4 课题主要研究工作第16-17页
2 小波神经网络理论第17-24页
    2.1 引言第17页
    2.2 神经网络基本原理第17-21页
        2.2.1 神经网络的构成要素第17-18页
        2.2.2 神经网络的分类第18-20页
        2.2.3 神经网络的学习方式第20-21页
    2.3 小波神经网络基础第21-23页
        2.3.1 小波变换第21-22页
        2.3.2 小波变换和神经网络的结合方式第22页
        2.3.3 小波神经网络的结构第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
3 小波神经网络短时交通流预测算法的研究第24-36页
    3.1 引言第24页
    3.2 基于小波神经网络的短时交通流预测模型第24-27页
        3.2.1 小波神经网络输入输出模型的建立第24-25页
        3.2.2 小波神经网络预测模型的参数修正第25-27页
    3.3 小波神经网络短时交通流预测算法的改进第27-30页
        3.3.1 小波神经网络隐层节点数量的确定第27-29页
        3.3.2 小波神经网络参数修正的改进第29页
        3.3.3 遗传算法对改进型小波神经网络的优化第29-30页
    3.4 实例仿真第30-35页
        3.4.1 仿真样本和性能指标第30-31页
        3.4.2 交通流数据预处理第31-32页
        3.4.3 仿真结果分析第32-35页
    3.5 本章小结第35-36页
4 城市区域交通信号控制技术研究第36-49页
    4.1 交通流理论第36-40页
        4.1.1 交通流基本参数第36-37页
        4.1.2 交通流基本模型第37-40页
    4.2 交通信号控制理论第40-43页
        4.2.1 交通信号控制的基本参数第40-42页
        4.2.2 交通信号控制的评价指标第42-43页
    4.3 城市道路交通网络第43-45页
        4.3.1 城市道路交通网络模型的建立第43-44页
        4.3.2 城市道路交通网络子区的划分第44-45页
    4.4 城市区域交通信号控制技术第45-48页
        4.4.1 城市区域交通信号控制结构第45-47页
        4.4.2 城市区域交通信号控制策略第47-48页
    4.5 本章小结第48-49页
5 基于短时交通流预测的城市区域交通信号控制算法研究第49-70页
    5.1 城市区域交通信号控制的总体框架第49-50页
    5.2 子区交通信号控制的具体实现第50-61页
        5.2.1 子区交通信号控制的具体步骤第50-51页
        5.2.2 基于短时交通流预测的子区主干道划分方法第51-54页
        5.2.3 交叉路口相位配置方案的改进第54-57页
        5.2.4 交叉路口绿信比配置方案的改进第57-59页
        5.2.5 交叉路口间相位差计算方法的改进第59-61页
    5.3 实例仿真第61-69页
        5.3.1 仿真环境介绍第61页
        5.3.2 子区路网建模第61-62页
        5.3.3 子区交通参数的设置第62-64页
        5.3.4 子区控制性能的评价第64-68页
        5.3.5 仿真结果分析第68-69页
    5.4 本章小结第69-70页
6 总结与展望第70-72页
    6.1 全文工作总结第70-71页
    6.2 相关领域的展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页
附录第77-83页
攻读硕士学位期间发表的论文和出版著作情况第83页
攻读硕士学位期间学术成果获奖情况第83页

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