| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第7页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 交通路口信号控制基本理论 | 第12-26页 |
| 2.1 交通管理与控制 | 第12-14页 |
| 2.1.1 交通需求方面的管理策略 | 第12-13页 |
| 2.1.2 交通系统供给方面的管理控制策略 | 第13-14页 |
| 2.2 路口信号控制分类 | 第14-15页 |
| 2.2.1 单点信号控制 | 第14-15页 |
| 2.2.2 多点信号控制 | 第15页 |
| 2.3 路口信号控制主要参数 | 第15-24页 |
| 2.3.1 信号灯相位 | 第16-18页 |
| 2.3.2 信号周期 | 第18页 |
| 2.3.3 绿信比 | 第18-19页 |
| 2.3.4 损失时间 | 第19页 |
| 2.3.5 绿灯间隔时间 | 第19页 |
| 2.3.6 相位差 | 第19-20页 |
| 2.3.7 交通量 | 第20-23页 |
| 2.3.8 道路通行能力 | 第23-24页 |
| 2.3.9 饱和度 | 第24页 |
| 2.4 路口信号控制的性能指标 | 第24-25页 |
| 2.4.1 延误时间 | 第24-25页 |
| 2.4.2 停车次数 | 第25页 |
| 2.5 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 多路口交通信号协同控制 | 第26-38页 |
| 3.1 多路口交通车流分析 | 第26-27页 |
| 3.2 多点信号控制方案及实例分析 | 第27-29页 |
| 3.3 基于左转相位的绿波控制优化算法 | 第29-30页 |
| 3.4 基于模糊算法与遗传算法的动态绿波控制 | 第30-37页 |
| 3.4.1 基于模糊算法的动态绿波周期 | 第30-32页 |
| 3.4.2 基于遗传算法与动态绿波周期的信号配时 | 第32-37页 |
| 3.5 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 多路口信号灯协同控制实例仿真 | 第38-49页 |
| 4.1 无锡市部分区域交通地理特征 | 第38-39页 |
| 4.2 交通仿真软件VISSIM介绍 | 第39-40页 |
| 4.3 基于左转相位干线绿波控制模型的搭建 | 第40-44页 |
| 4.3.1 交通状况调查 | 第40-42页 |
| 4.3.2 VISSIM仿真模型搭建 | 第42-44页 |
| 4.4 仿真及数据处理 | 第44-48页 |
| 4.4.1 仿真实验 | 第44-45页 |
| 4.4.2 数据处理与分析 | 第45-48页 |
| 4.5 小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于信息共享的车辆车速诱导及其在智慧公交上的应用 | 第49-58页 |
| 5.1 基于信息共享的车辆车速诱导算法 | 第49-51页 |
| 5.2 智慧公交的设计与实现 | 第51-55页 |
| 5.2.1 智慧公交的背景与概念 | 第51-52页 |
| 5.2.2 智慧公交的架构 | 第52-53页 |
| 5.2.3 智慧公交的硬件设计与实现 | 第53-55页 |
| 5.3 车速诱导在智慧公交上的应用 | 第55-56页 |
| 5.4 小结 | 第56-58页 |
| 主要结论与展望 | 第58-60页 |
| 主要结论 | 第58页 |
| 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |