城市智能交通系统交通流协同优化与诱导关键技术研究

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城市智能交通系统交通流协同优化与诱导关键技术研究

     论文目录

摘要第1-6页

ABSTRACT第6-9页

目录第9-11页

1 绪论第11-26页

   ·研究的背景及意义第11-13页

   ·城市智能交通系统关键技术的国内外研究现状第13-23页

     ·交通信号控制技术研究现状第13-18页

     ·移动车载传感器网络研究现状第18-20页

     ·交通流诱导研究现状第20-23页

   ·论文的主要研究内容第23-24页

   ·论文的组织第24-26页

2 城市智能交通系统交通流优化与诱导方法研究第26-43页

   ·城市交通流的协同优化与诱导第26-29页

     ·城市交通流控制与路径诱导的主要要素第26-28页

     ·城市交通流运行状态描述的基本参数第28-29页

   ·城市交通流的研究与分析第29-32页

   ·大规模城市交通路网的信号控制和诱导难点分析第32-36页

     ·通信均衡的实时交通数据的收集第32-34页

     ·域均衡的城市交通流信号控制优化第34-35页

     ·满足时延约束的在线交通流诱导第35-36页

   ·城市交通流协同优化与诱导的设计方案第36-42页

     ·基于同心均衡分簇的数据收集和交通流预测第39页

     ·基于相邻路口协同的交通信号控制优化策略第39-40页

     ·增量搜索的自主车流交通诱导第40-42页

   ·本章小结第42-43页

3 实时智能交通数据收集与交通流预测第43-66页

   ·城市智能交通中的数据收集与预测技术分析研究第43-47页

     ·车载传感器网络数据收集协议的特点第43-47页

     ·交通流预测方法分析研究第47页

   ·车载传感器网络通信模式建立第47-49页

   ·基于同心均衡分簇的数据收集算法研究第49-59页

     ·车载传感器网络模型和基本假定第50-51页

     ·基于同心均衡分簇的路由选择算法第51-59页

   ·基于自适应粒子滤波的交通流预测算法第59-65页

     ·交通流量动态状态空间模型第59-61页

     ·基于置信水平的自适应粒子滤波算法第61-65页

   ·本章小结第65-66页

4 城市交通网络的学习优化协同控制策略第66-89页

   ·城市交通路口信号控制的基本控制输入第66-70页

   ·城市交通路口信号控制的基本控制方式第70-72页

   ·城市交通流的分段仿射模型和优化目标第72-75页

   ·城市交通网络的学习优化协同控制策略第75-88页

     ·学习优化协同控制策略设计第76-84页

     ·仿真与分析第84-88页

   ·本章小结第88-89页

5 智能交通系统交通流诱导任务的分解与路径选择第89-108页

   ·智能交通系统交通流诱导问题和应用第89-94页

     ·智能交通流诱导系统的应用第89-92页

     ·智能交通流诱导系统的交通分配与路径选择第92-94页

   ·多源多目标群体车流量的交通诱导任务分解与协调第94-100页

     ·基于带权与或树的群体车流量交通诱导任务分解第94-98页

     ·交通诱导任务分解的AOE网数学模型第98-100页

   ·智能交通诱导的动态重规划路径选择方法第100-104页

     ·智能交通诱导的路网模型第100-101页

     ·基于动态重规划的智能交通路径选择第101-104页

   ·智能交通诱导的仿真与分析第104-107页

   ·本章小结第107-108页

6 总结与展望第108-111页

   ·主要研究内容与结论第108-110页

   ·展望第110-111页

参考文献第111-121页

附录1 图索引第121-123页

致谢第123-124页

攻读博士学位期间主要研究成果第124-125页

论文编号BS2062667，这篇论文共125页
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