本文關(guān)鍵詞：城市智能交通系統(tǒng)交通流協(xié)同優(yōu)化與誘導(dǎo)關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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博士論文    

城市智能交通系統(tǒng)交通流協(xié)同優(yōu)化與誘導(dǎo)關(guān)鍵技術(shù)研究

     論文目錄

摘要第1-6頁(yè)

ABSTRACT第6-9頁(yè)

目錄第9-11頁(yè)

1 緒論第11-26頁(yè)

   ·研究的背景及意義第11-13頁(yè)

   ·城市智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀第13-23頁(yè)

     ·交通信號(hào)控制技術(shù)研究現(xiàn)狀第13-18頁(yè)

     ·移動(dòng)車載傳感器網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀第18-20頁(yè)

     ·交通流誘導(dǎo)研究現(xiàn)狀第20-23頁(yè)

   ·論文的主要研究?jī)?nèi)容第23-24頁(yè)

   ·論文的組織第24-26頁(yè)

2 城市智能交通系統(tǒng)交通流優(yōu)化與誘導(dǎo)方法研究第26-43頁(yè)

   ·城市交通流的協(xié)同優(yōu)化與誘導(dǎo)第26-29頁(yè)

     ·城市交通流控制與路徑誘導(dǎo)的主要要素第26-28頁(yè)

     ·城市交通流運(yùn)行狀態(tài)描述的基本參數(shù)第28-29頁(yè)

   ·城市交通流的研究與分析第29-32頁(yè)

   ·大規(guī)模城市交通路網(wǎng)的信號(hào)控制和誘導(dǎo)難點(diǎn)分析第32-36頁(yè)

     ·通信均衡的實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)的收集第32-34頁(yè)

     ·域均衡的城市交通流信號(hào)控制優(yōu)化第34-35頁(yè)

     ·滿足時(shí)延約束的在線交通流誘導(dǎo)第35-36頁(yè)

   ·城市交通流協(xié)同優(yōu)化與誘導(dǎo)的設(shè)計(jì)方案第36-42頁(yè)

     ·基于同心均衡分簇的數(shù)據(jù)收集和交通流預(yù)測(cè)第39頁(yè)

     ·基于相鄰路口協(xié)同的交通信號(hào)控制優(yōu)化策略第39-40頁(yè)

     ·增量搜索的自主車流交通誘導(dǎo)第40-42頁(yè)

   ·本章小結(jié)第42-43頁(yè)

3 實(shí)時(shí)智能交通數(shù)據(jù)收集與交通流預(yù)測(cè)第43-66頁(yè)

   ·城市智能交通中的數(shù)據(jù)收集與預(yù)測(cè)技術(shù)分析研究第43-47頁(yè)

     ·車載傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集協(xié)議的特點(diǎn)第43-47頁(yè)

     ·交通流預(yù)測(cè)方法分析研究第47頁(yè)

   ·車載傳感器網(wǎng)絡(luò)通信模式建立第47-49頁(yè)

   ·基于同心均衡分簇的數(shù)據(jù)收集算法研究第49-59頁(yè)

     ·車載傳感器網(wǎng)絡(luò)模型和基本假定第50-51頁(yè)

     ·基于同心均衡分簇的路由選擇算法第51-59頁(yè)

   ·基于自適應(yīng)粒子濾波的交通流預(yù)測(cè)算法第59-65頁(yè)

     ·交通流量動(dòng)態(tài)狀態(tài)空間模型第59-61頁(yè)

     ·基于置信水平的自適應(yīng)粒子濾波算法第61-65頁(yè)

   ·本章小結(jié)第65-66頁(yè)

4 城市交通網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)優(yōu)化協(xié)同控制策略第66-89頁(yè)

   ·城市交通路口信號(hào)控制的基本控制輸入第66-70頁(yè)

   ·城市交通路口信號(hào)控制的基本控制方式第70-72頁(yè)

   ·城市交通流的分段仿射模型和優(yōu)化目標(biāo)第72-75頁(yè)

   ·城市交通網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)優(yōu)化協(xié)同控制策略第75-88頁(yè)

     ·學(xué)習(xí)優(yōu)化協(xié)同控制策略設(shè)計(jì)第76-84頁(yè)

     ·仿真與分析第84-88頁(yè)

   ·本章小結(jié)第88-89頁(yè)

5 智能交通系統(tǒng)交通流誘導(dǎo)任務(wù)的分解與路徑選擇第89-108頁(yè)

   ·智能交通系統(tǒng)交通流誘導(dǎo)問(wèn)題和應(yīng)用第89-94頁(yè)

     ·智能交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)的應(yīng)用第89-92頁(yè)

     ·智能交通流誘導(dǎo)系統(tǒng)的交通分配與路徑選擇第92-94頁(yè)

   ·多源多目標(biāo)群體車流量的交通誘導(dǎo)任務(wù)分解與協(xié)調(diào)第94-100頁(yè)

     ·基于帶權(quán)與或樹(shù)的群體車流量交通誘導(dǎo)任務(wù)分解第94-98頁(yè)

     ·交通誘導(dǎo)任務(wù)分解的AOE網(wǎng)數(shù)學(xué)模型第98-100頁(yè)

   ·智能交通誘導(dǎo)的動(dòng)態(tài)重規(guī)劃路徑選擇方法第100-104頁(yè)

     ·智能交通誘導(dǎo)的路網(wǎng)模型第100-101頁(yè)

     ·基于動(dòng)態(tài)重規(guī)劃的智能交通路徑選擇第101-104頁(yè)

   ·智能交通誘導(dǎo)的仿真與分析第104-107頁(yè)

   ·本章小結(jié)第107-108頁(yè)

6 總結(jié)與展望第108-111頁(yè)

   ·主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)論第108-110頁(yè)

   ·展望第110-111頁(yè)

參考文獻(xiàn)第111-121頁(yè)

附錄1 圖索引第121-123頁(yè)

致謝第123-124頁(yè)

攻讀博士學(xué)位期間主要研究成果第124-125頁(yè)

論文編號(hào)BS2062667，這篇論文共125頁(yè)
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