一、动态交通流建模及协调控制与优化策略（论文文献综述）
王智[1]（2021）在《复杂匝道连续汇入快速路主线控制策略研究》文中指出城市快速路是城市内部承担大容量交通需求的道路交通主动脉,随着汽车保有量的增加,城市快速路拥堵问题愈发严重。入口匝道控制是缓解城市快速路交通拥堵的重要手段,现有入口匝道控制策略均以快速路入口为研究对象,未考虑入口内部多匝道复杂交织情况。重庆、深圳等山地丘陵城市快速路,通过大型互通立交将多条入口匝道由单个入口连接至快速路主线,车辆在入口内部进行复杂交织,使得城市快速路单个节点汇聚大量交通流,车辆低速汇入快速路主线,降低道路运行效率,引发交通拥堵。连续的复杂匝道汇入对交通运行的影响极为明显,对此,本文针对复杂匝道连续汇入快速路主线问题进行了研究。首先,论文对现有入口匝道控制方法进行了综述,分析并总结了现有的城市快速路单入口匝道控制方法与多入口匝道协调控制方法,指出了现有研究对快速路入口内部复杂匝道控制的不足。并在此基础上,确定了本文复杂匝道连续汇入控制策略的研究方向与研究内容。其次,针对论文的研究问题,阐述城市快速路特点,城市快速路拥堵特性以及城市快速路主要控制算法,分析复杂入口匝道的结构特点、拥堵特性以及现有控制方法的不足,为复杂入口匝道及快速路主线交通流建模奠定基础。然后,基于传统CTM模型的基本原理,考虑拥堵过后通行能力下降以及元胞长度可变提出了考虑迟滞现象的MCTM模型;基于城市快速路复杂匝道运行特性,提出了基于考虑迟滞现象的MCTM城市快速路连续复杂匝道交通流模型建立方法。在建立的快速路交通流模型的基础上,以总行程时间与交通流密度复合指标最小为控制目标,以生物地理学优化算法为入口匝道调节率求解方法,建立了协调优化控制策略。最后,以重庆内环快速路杨公桥立交至石马河立交路段为仿真对象,应用MATLAB软件,基于复杂匝道连续汇入快速路主线交通流模型建立元胞拓扑路网,并运用VISSIM软件对元胞路网进行参数标定及可靠性验证。对比无控制场景、ALINEA控制策略、协调优化控制策略下元胞路网运行状态,从交通通过量、匝道排队长度、路网总体延误等指标分析评价各控制方法的应用效果。仿真结果表明:相比无控制场景,ALINEA能够一定程度提高交通运行效率,协调优化控制策略能够很好的缓解交通拥堵,高峰时期道路交通量提高15.3%,路网总体延误减低18%。
杨坤鸿[2]（2021）在《基于交通需求的孤立交叉口及干线协调优化研究》文中研究指明由于城市交通基础设施的容量和交通流现状的不相适应,容易出现交通流溢流和蔓延等各种引发局部拥堵问题,导致道路使用者的时间浪费和较差行车体验。因此本文结合孤立交叉口及干线系统进行研究,通过对信控方案直接优化以改善以上问题,主要研究工作如下:（1）本文考虑了交通需求与车辆到达数以及进口道周围土地因素影响之间的关系,在交通波传递分析的基础上应用三层贝叶斯网络构建交通到达量、车辆到达时间和旅行时间之间的关系,引入期望最大化算法学习隐变量参数,以获得准确的交通需求量及延误时间,作为优化模型的主要输入数据。（2）提出了以双环相位结构为基础的自适应信号优化方法,从相位方案、控制参数和求解算法三个角度进行优化。从交叉口存在流向不均衡问题出发,考虑NEMA相位方案,根据不同交通状态和实际交通需求量,建立综合性能指标优化模型。最后提出带精英选择策略的非支配排序自适应遗传算法（NSAGA-Ⅱ）对模型进行求解,得到自适应调整的最优双环结构控制方案。（3）提出了以防溢流为约束的干线协调优化模型。根据单点交叉口自适应信号控制优化确定干线协调所需周期长度,通过气象因素修正交叉口间车队速度范围。引入与流量相关的性能指标系数,构建多目标优化模型。最后采用微扰动和混合变异的精英反向学习差分生物地理学优化算法求解模型,通过模拟物种迁移实现问题求解,验证了该算法对于解决本文提出的问题具有良好的全局寻优能力。本文结合济南市局部交叉口进行案例分析,对比案例交叉口在论文所述控制方法与现状方案下的评价指标,证实了本文建立的模型可在一定程度上起到降低车辆受到相位影响的延误,提高交叉口服务水平的作用。
王晨宇[3]（2021）在《基于卡口数据的非公共周期干线协调控制方法研究》文中进行了进一步梳理随着城市化的快速发展,为了更好实施道路交通管理,卡口车辆智能检测系统被应用到各个城市当中,通过卡口检测系统可以获取实时的车牌照数据和车辆轨迹数据以及各条道路的车流量以及道路运行状态的变化,高效的数据收集与提取能为干线协调优化方案提供更精准的数据支撑。一般情况下协调控制方案使用历史数据设计周期时间与相位差,这导致了控制的滞后性,同时也不能够实现动态实时的控制干线。因此,如何利用好智能卡口数据使交通控制更加主动化就显得十分的重要。在本文中,将研究利用交通智能卡口对路段和交叉口的检测数据实现干线的短时交通流预测方法,实现数据“主动”化,进一步优化干线协调控制方案,现有的干线协调控制优化方法已经研究的很多,优化方向往往是从绿波带最大化和干线系统延误最小化的两个方面,但是两种优化方向均建立在公共周期的约束条件下,公共周期时间一般选用多个交叉口中最大最佳周期时间,由于实际路段因地理因素的影响,各个交叉口大小、实际交通量均不同,这难免会产生时间和空间上的浪费,因此本文研究非公共周期的协调控制模型,打破公共周期的时间限制,为后续研究干线协调控制提供新思路。首先,总结国内外干线协调控制的研究现状,并分析不同方法的优缺点,同时提出本文的主要研究内容和技术路线图。其次,分析协调控制重要参数,得到参数间的相关关系;随后,分析交叉口种类,并进行再分类工作以及交通小区的划分。研究分析已有的交通小区OD预测模型,分析其特点并优化其参数,建立适用于干线的短时交通流预测模型,为后续建立非公共周期协调控制方案提供数据支持。然后,解释说明非公共周期干线协调控制机理,推导使用非公共周期时,交叉口间的约束条件,确立非公共周期模型的基础参数和参数之间的相关关系。对建立的非公周期时局图进行延误分析,建立优化目标函数。利用动态规划的思想结合以上参数建立非公共周期的干线协调控制模型。为了最大化完善模型,将模型计算出的方案再做绿信比修正,至此完成模型的建立。最后,为了验证模型的有效性选取实际路段进行仿真实验,结果表明:实行非公共周期干道协调控制后,相比于公共周期协调控制模型,车辆平均延误、干线系统总延误、平均停车次数均降低,以此证明了非公共周期协调控制的有效性,为干线协调控制提供了新的思路。
曹洪旺[4]（2020）在《基于车辆平均延误模型的区域交通协调优化控制研究》文中研究说明随着城市化进程的加快,道路车流量不断增加,交通拥堵问题日趋严重。采用区域交通智能控制及优化技术提高交通效率已成为当前的研究热点。针对现有区域交通信号优化控制研究的不足,本文提出了一种基于相位差协调的区域车辆延误模型,采用混沌遗传粒子群优化算法,对区域内各个交叉口的交通信号配时方案协调优化控制,能有效降低区域内车辆的平均延误时间,提高交通效率。主要研究内容如下:首先,根据区域交通流的动态特点,提出了一种基于相位差协调控制的区域车辆延误模型及优化算法。将区域延误分为外部进口道延误和内部进口道延误两种情况进行分析,引入相位差协调机制,建立车辆延误与公共周期、绿信比、相位差的关系模型。根据模型的高维多变量特点,提出了一种混沌遗传算法及其协调优化。仿真实验验证表明,该模型及算法能够有效减少车辆延误,提高交通效率。其次,针对上述区域交通优化协调控制的实时性、准确性要求,进一步提出了一种混沌遗传粒子群优化算法。以传统粒子群算法为主体,采用Tent映射产生大量粒子,挑选优质粒子作为初始种群,提高粒子的质量;迭代过程中,按照适应度值将粒子群进行划分,优质部分采用粒子群算法更新速度和位置,劣质部分采用个体与群体极值的算术交叉操作和保留精英个体的变异策略扩大全局搜索范围。仿真实验表明,该算法具有更强的寻优能力,能快速准确搜索到最优配时方案,满足区域协调控制的实时性、准确性要求。最后,基于VISSIM-MATLAB构建了一个区域交通协调优化控制仿真系统。在VISSIM中构建区域交通路网模型,在MATLAB中实现协调优化控制,通过COM接口进行两者之间的信息传输,实现了一个区域交通路网协调优化控制的闭环仿真系统,为区域交通信号优化控制提供了新的测试方法。通过实际路网的微观仿真实验,验证了本文所提出的区域交通协调优化控制模型及方法能有效减少区域交通延误,提高路网交通效率。
郭亚娟[5]（2020）在《城市道路交通拥堵区域动态识别及边界控制策略研究》文中研究表明随着城市规模的不断扩大和交通需求的快速增长,交通拥堵问题变得日趋复杂,区域交通拥堵现象已成为中国大中型城市的一种“新常态”。区域交通拥堵以及由此诱发的各种“出行难”问题严重制约着城市经济的发展和居民生活品质的提高,同时对道路交通管理水平提出了更高的要求。深入分析城市交通拥堵成因,探究拥堵区域识别方法与优化控制策略,已成为当今交通控制领域研究的热点和重点问题之一。拥堵区域动态识别是交通拥堵控制的关键和基础,不能局限于拥堵发生后的表象描述,必须动态反应拥堵的演化过程并提前感知拥堵的发展态势。有效的拥堵区域控制决策必须与拥堵区域动态识别相契合,以突破常规拥堵控制的滞后性,提升交通拥堵控制的主动性和全局优化能力。基于此,本文研究城市道路交通拥堵区域动态识别方法及边界控制策略,为大中型城市的拥堵治理实践提供理论支撑。本文立足于解决城市路网区域交通拥堵问题,在深入分析多源交通数据特性的基础上,提出了一种城市交通状态参数提取及可信融合方法,并据此剖析交通拥堵的演化机理,建立了基于社团发现的交通拥堵预警区域动态识别方法,为拥堵区域主动控制决策的研究提供必要基础;然后利用宏观基本图理论,研究了城市路网的单区域动态边界控制策略和多区域边界协同控制策略,以解决不同拥堵形态下的区域交通流优化控制和路网动态均衡问题。论文的主要研究工作和成果如下:（1）基于多源数据的交通状态参数提取及可信融合。通过分析城市交通系统中车牌识别数据、地磁数据以及浮动车数据的检测特性,提出了基于单源交通数据的路段行程时间提取方法;结合路段行程时间序列的分布拟合函数,提出了基于相似度函数的多源交通数据支持度算法和基于隶属度函数的多源交通数据可信度算法,解决了数据融合过程中不同数据源之间的矛盾性和单一数据源的不确定性问题;融合支持度和可信度,提出了基于证据可信度的路段行程时间融合方法,从而获取精准可靠的路段交通状态信息,为城市道路交通拥堵区域动态识别方法及边界控制策略的研究提供必要的数据支持。（2）基于社团发现的交通拥堵预警区域动态识别。从城市路网结构、路段方向和时变交通负荷入手,构建城市路网动态拓扑模型,基于路段权重的计算实现其拥堵模式的自动识别;在深入剖析交通拥堵时空演变规律的基础上,提出了基于社团发现的交通拥堵预警区域动态识别方法,包括初始社团发现、社团扩散以及社团合并三个连续算法,从而实现从异质拥堵城市路网中获取空间紧凑且状态匀质的拥堵预警区域,为基于宏观基本图的单区域动态边界控制和多区域边界协同控制的研究提供必要的理论基础。（3）基于宏观基本图的单区域城市路网动态边界控制。针对城市路网单区域交通拥堵问题,采用宏观基本图理论对区域交通流进行宏观建模,以主动评估区域交通拥堵的发展态势;在分析边界路段排队溢流问题的基础上识别动态边界受控点,并结合边界实时条件提出了基于实时流量和排队动态的区域边界控制策略,通过优化调整边界交叉口输入交通流的信号配时,主动引导区域交通流向积极的方向发展,降低区域边界路段发生溢流的可能性,提高区域整体运行效率,为多区域城市路网边界协同控制策略的研究提供有益的参考。（4）基于宏观基本图的多区域城市路网边界协同控制。针对城市路网异质拥堵问题,采用双层分区方法,将异质拥堵路网划分为多个拥堵同质子区和边界子区,并基于宏观基本图构建多区域路网的交通流均衡模型,以准确刻画异质路网的交通流运行态势;在此基础上,设计了基于多智能体的分层交通管理架构,研究多拥堵子区之间的转移流优化模型,进而采用模型预测控制方法提出了多区域的边界协同控制策略,以缓解多区域交通拥堵问题,实现路网交通流的全局优化,为大规模城市路网交通拥堵控制体系的建立提供有效的理论支持。
任叶[6]（2020）在《无模型自适应多智能体协调控制及在交通中的应用》文中指出本文以无模型自适应控制理论为基础,针对多智能体系统协调控制中的三类基本问题,设计了对应的分布式数据驱动控制器。随后,考虑交通流重复性,将无模型自适应迭代学习控制算法进一步应用于多区域城市交通路网中。论文的主要研究内容和创新点总结如下:一、针对一类未知异构非仿射非线性多智能体系统在数据丢包下的一致性问题,提出了基于无模型自适应控制的分布式一致性控制器。首先,利用动态线性化技术,将各跟随者智能体动态转化为紧格式动态线性化数据模型。随后,针对无领导者和有领导者两种情形,分别给出了带数据补偿的无模型自适应一致性控制律。然后,基于夹逼准则,证明了该方法在通信拓扑的联合图满足强联通条件时的稳定性。最后,数值仿真给出了算法在不同丢包率下的控制效果,验证了其有效性。二、针对一类重复运行的未知异构非仿射非线性多智能体系统在迭代变化扰动环境下的编队问题,提出了基于无模型自适应迭代学习控制的分布式编队控制器。首先,紧格式迭代动态线性化数据模型被扩展为一种扰动相关的形式。随后,针对噪声可测和噪声不可测两种情形,分别给出了无模型自适应迭代编队学习律。然后,利用压缩映射,证明了该方法在通信拓扑满足强联通条件时的稳定性。最后,数值仿真给出了算法在不同迭代次数时的控制效果,验证了其有效性。三、针对一类未知异构非仿射非线性多智能体系统的包含控制问题,提出了基于无模型自适应控制的分布式包含控制器。首先,各跟随者智能体动态被转化为紧格式动态线性化数据模型。随后,定义局部包含跟随误差和控制性能指标,并针对静态领导者和动态领导者两种情形,分别给出了无模型自适应包含控制律。然后,利用Lyapunov函数方法,证明了该方法在通信拓扑满足强联通条件时的稳定性。最后,数值仿真验证了算法的有效性。四、针对多区域宏观交通路网这一广义多智能体系统,提出了一种无模型自适应迭代学习边界控制算法。首先,单入单出紧格式迭代动态线性化数据模型被扩展为多入多出形式,用于描述路网在不同迭代次数时的状态变化。随后,以各区域宏观基本图的临界值作为控制目标,设计了一种无模型自适应迭代学习边界控制策略,并根据实际约束对控制输入进行修正。最后,选取了五种典型边界控制算法,与所提方法在多种测试环境下进行对比仿真。结果表明所提方法与其它已有方法相比具有更强的适应性。
刘昊[7]（2020）在《多交叉口排队长度一致性协调控制方法及其仿真研究》文中进行了进一步梳理随着国内各大城市的发展外扩,城市交通路网结构也随之不断扩展,城市交通系统的快时变、多参数和强非线性等特性也使得建立准确的交通流动力学模型变得越来越复杂。基于数据驱动的控制方法就是仅利用交通系统输入输出数据设计交通控制策略。从而解决因建模约束条件多、只适用于特定场景所带来的局限性问题。同时,随着路网拓扑结构的多变与系统呈现分布式特点,多智能体系统与智能交通系统的联系也越发紧密,进而解决城市交通系统的强非线性以及网络非平稳性等一系列问题。本文目的在于将多智能体系统与数据驱动控制相结合,共同作用于城市道路交通系统,并在单、多交叉口实现交通信号的自适应协调控制。本文主要研究内容如下:1、针对四相位单交叉口在固定周期控制中各相位排队长度不均衡问题,考虑由交叉口信号控制器通信构建多智能体交叉口协调控制模型。定义全局协调误差与跟踪目标,提出一种分布式数据驱动自适应协调控制方法,通过MATLAB仿真和比对实验验证方法有效性。2、针对设置可变导向车道四相位单交叉口的车道属性动态变化时刻选取与车流变化不匹配问题,分析设置可变导向车道条件。定义交叉口各方向车流饱和度以及排队协调误差,实现设有可变导向车道交叉口的自适应协调控制,通过与单交叉口排队均衡控制方法进行仿真对比,验证方法合理性。3、针对多交叉变周期控制中存在全局排队长度不均衡问题,考虑各方向到达车流与相邻交叉口车流关联性,提出多交叉口排队长度模型。根据各交叉口各方向排队长度全局协调误差,设计了适用于多交叉口的数据驱动自适应协调控制策略。最后,通过仿真验证改进后的多智能体自适应协调控制方法对多交叉口的适用性。
孙晨[8]（2020）在《基于多源数据的区域交通信号控制动态子区划分方法研究》文中研究表明城市路网的交通流量分布不均,容易造成局部拥堵现象,且局部拥堵极易蔓延导致整个路网的拥堵。从整体路网出发,有针对性地对信号协调控制方案进行设计,是城市交通信号控制系统发展的新要求。城市路网实施区域信号协调控制的基础是对城市路网进行交通控制子区划分,合理的子区划分方法能最大程度地提高相邻交叉口之间的互补效益,使交叉口间的交通流量相对均衡,更有利于子区信号控制方案的选择和实施,使路网整体的运行效率得到极大的提高。因此,本文提出了基于多源数据的区域交通信号控制动态子区划分方法,将多种来源的数据进行整合,分析路网的交通流特性,根据路网中的交通流量及路径的变化,划分子区并进行信号配时的优化和路径协调,使路网的通行状态得到改善。首先,论文对关联度模型、交通控制子区划分的国内外研究现状进行了文献综述,全面了解各种关联度模型及交通控制子区的划分方法,作为论文的理论基础;其次,论文以百度交通指数数据、超声波检测数据、车牌数据、滴滴转向数据为主要数据源,挖掘路网的交通流特性、车辆行驶轨迹、路径流量、转向比例等,将这些不同的数据源进行整合、分析,为子区划分提供数据基础;再次,论文选取局部路网,采用Whitson模型、Whitson改进模型和路径关联度模型三种模型对关联度进行计算,基于聚类分析对交通控制子区进行划分,并进行信号配时优化和路径协调,通过PTV Vistro、PTV Vissim专业交通软件进行仿真评价,得出采用路径关联度模型可使路网内子区划分结果最优的结论;最后,论文根据子区划分的原则与方法,采用层次聚类的方法,建立基于多源数据的动态子区划分方法,进行信号配时优化和协调控制;以包头市青山区城区路网作为实例分析对象,采用路径关联度模型进行子区划分,然后对路网各控制子区内部、子区边界进行特点分析,对各个信号控制交叉口的控制参数进行优化,确定路网各控制子区内路径的协调相位和协调方式,将控制子区与其邻近子区或单点控制交叉口进行协调,实现控制子区之间的平滑过渡。论文利用PTV Vistro、PTV Vissim专业交通软件模拟路网的实际交通情况,对论文所提出的方法进行仿真评价,仿真结果表明路网的车均延误降低28.93%,停车次数降低17.81%,平均行程车速提升了20.26%,路网交通运行状态得到显着改善。
潘媛[9]（2020）在《考虑子区划分和区间协调的干线绿波优化控制研究》文中进行了进一步梳理随着城市化的进一步加深和国民经济的快速发展,居民生活水平逐渐提升,汽车保有量稳步增长,交通需求不断增加,交通拥堵、尾气污染等道路交通问题日益显着,严重影响到居民的日常生活。交叉口作为城市路网的重要节点,直接影响着城市道路的通达性,因此优化交叉口的信号控制是解决城市交通问题的重要手段。而主干路作为城市道路的主要载体,承担了大量的交通负荷,因此实施干线信号协调控制,保证干线车流的畅通,对提高路网的通行能力,缓解一系列的交通问题具有重要作用。本文在对研究现状进行总结分析的基础上,针对既有研究的不足,对干线协调控制、控制子区划分以及相邻子区间协调优化的方法进行研究,主要研究内容如下:（1）对干线协调控制的主要方法进行探究,通过分析比较不同方法的优劣性选择AM-BAND（Asymmetrical Multi-BAND）模型作为本文研究的基础模型,并针对传统最大绿波带模型中以平均车速进行干线协调控制方案设计的缺陷,结合车辆行驶过程中车速波动的实际情况,选取95%置信水平下的速度区间作为绿波速度的波动区间,在AM-BAND模型的基础上添加速度波动区间约束,建立考虑速度波动区间的干线绿波协调控制模型,并结合模型特点对求解方法进行介绍。（2）鉴于交叉口数量对干线协调控制效果的制约,本文通过控制子区划分技术,实现对大规模干线的协调控制。针对现有研究中子区划分与协调控制两步骤相脱离,忽略了子区划分方案对干线协调控制效果影响的问题,本文根据交叉口、路段与控制子区间的关系,引入三个0-1变量,将子区划分与协调控制过程相结合,在上文建立的考虑速度波动区间的干线绿波协调控制模型的基础上,以各相邻交叉口间绿波带宽的均值最大为目标建立控制子区划分模型,并根据模型特点采用遗传算法进行求解。（3）为加强相邻子区间的协调优化,本文介绍了有效绿波时间的概念,通过分析干线上直行车流的构成,构造驶入下游子区车流量的分阶段函数,并以有效绿波时间内上游子区最后一个交叉口到达下游子区第一个交叉口的车辆数最大为目标函数,建立基于连续通行量的相邻子区间协调优化模型,对相邻子区间的相位差进行优化,同时给出了具体的求解算法。（4）本文以中关村大街为案例,根据现场调研数据,分别对上述子区划分模型及子区间的协调优化模型进行计算求解,并通过Vissim软件进行仿真分析,仿真结果进一步证实了上述模型对大规模干线进行协调控制的优越性。全文共有:图25幅,表49个,参考文献87篇。
井倩倩[10]（2020）在《基于视频车流量的智能路网指挥系统研究与设计》文中研究说明城市汽车保有量随着城市化进程的加快而快速增长,导致城市道路交通拥堵问题变得愈发严重,为了有效地缓解城市道路拥堵问题,智能交通作为智慧城市建设的重要组成部分,已成为当前研究热点。2019年度智能交通领域中交通信号控制成为最受关注的民生内容之一,在原有的道路建设条件下,研究如何缓解城市交通拥堵状况,提高路网通行效率和管理能力,解决当下人们关注的出行问题,具有重要的理论意义和研究价值。本文针对城市道路中交通控制信号优化问题进行了研究,利用交通道路监控拍摄的视频,实时获取当前道路的交通流量;将当前车流量数据输入误差校正小波神经网络预测模型,对路口下一时段交通流量进行预测;根据模型的预测值实时调整当前路口及区域路网的信号控制策略,提升道路通行效率及交通管理水平,在此基础上设计了基于视频车流量的智能路网指挥系统。本文在算法研究方面,首先,为了更加准确地获取视频中交通流量信息,提出了一种融合改进ViBe和自适应阈值阴影消除算法的动态目标检测算法,该算法利用均值背景建模对ViBe算法进行改进,解决了ViBe算法的鬼影问题,并且进一步融合了阈值自适应的混合色度空间阴影消除算法,有效地消除了前景图像中的阴影,使目标检测更加准确,为后续的车流量数据统计奠定基础;其次,为了提高小波神经网络预测模型的精度,对其进行了误差校正,运用时间序列预测模型对误差进行预测,利用误差的预测值对小波神经网络预测模型的预测结果进行修正,提高预测的准确性;之后结合多目标优化模型,对交叉路口的配时策略进行优化调整,实现交叉口的实时调控和智能指挥。论文针对研究的各部分内容进行了实验与仿真,本文提出的算法与模型均运行稳定并达到了很好的效果。论文最后给出了智能路网指挥系统的总体设计、软件平台设计、数据库设计以及界面设计流程,并对系统软件平台进行测试,结果表明系统运行稳定、可靠,达到了设计要求。
二、动态交通流建模及协调控制与优化策略（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、动态交通流建模及协调控制与优化策略（论文提纲范文）
（1）复杂匝道连续汇入快速路主线控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 单入口匝道控制 |
| 1.2.2 多入口匝道协调控制 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究意义及目的 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 城市快速路入口匝道交通特性与控制策略分析 |
| 2.1 城市快速路特性分析 |
| 2.1.1 城市快速路特点 |
| 2.1.2 城市快速路出入口类型 |
| 2.1.3 城市快速路匝道分布类型 |
| 2.2 城市快速路拥堵特性分析 |
| 2.2.1 常发性拥堵 |
| 2.2.2 偶发性拥堵 |
| 2.2.3 复杂入口匝道拥堵 |
| 2.2.4 快速路拥堵致因分析 |
| 2.3 城市快速路入口匝道协调控制策略 |
| 2.3.1 城市快速路系统控制目标 |
| 2.3.2 单入口匝道信号控制方法 |
| 2.3.3 多入口匝道协调控制方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于MCTM的快速路交通流建模 |
| 3.1 元胞传输基础模型 |
| 3.1.1 元胞传输模型概述 |
| 3.1.2 元胞传输模型理论 |
| 3.1.3 CTM基本段模型 |
| 3.1.4 CTM合流段模型 |
| 3.1.5 CTM分流段模型 |
| 3.1.6 边界元胞模型 |
| 3.2 考虑迟滞现象的MCTM模型 |
| 3.2.1 可变元胞传输模型(MCTM) |
| 3.2.2 考虑迟滞现象的元胞传输模型 |
| 3.3 基于改进CTM的城市快速路连续复杂匝道交通流建模 |
| 3.3.1 连续复杂匝道交通流模型路网划分 |
| 3.3.2 元胞类型划分 |
| 3.3.3 元胞编号规则 |
| 3.3.4 元胞参数标定 |
| 3.3.5 模型设计流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 城市快速路复杂入口匝道连续汇入协调控制策略 |
| 4.1 基于考虑迟滞现象MCTM的协调优化控制策略 |
| 4.1.1 控制目标 |
| 4.1.2 控制参数 |
| 4.2 基于BBO算法的协调优化控制求解 |
| 4.2.1 BBO算法基本思想 |
| 4.2.2 BBO算法基本流程 |
| 4.2.3 协调优化控制算法设计 |
| 4.2.4 协调优化控制流程设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 快速路复杂入口匝道协调控制数字仿真分析 |
| 5.1 仿真路网构建 |
| 5.1.1 重庆内环快速路概述 |
| 5.1.2 仿真路段 |
| 5.1.3 构建元胞路网 |
| 5.2 仿真路网参数标定及可靠性验证 |
| 5.2.1 标定验证流程 |
| 5.2.2 交通数据获取 |
| 5.2.3 VISSIM仿真模型构建 |
| 5.2.4 元胞参数标定 |
| 5.2.5 模型可靠性验证 |
| 5.3 不同控制策略仿真比较 |
| 5.3.1 仿真参数设置 |
| 5.3.2 交通通过量分析 |
| 5.3.3 匝道排队长度分析 |
| 5.3.4 仿真结果对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在学期间发表的论文和取得的学术成果 |
（2）基于交通需求的孤立交叉口及干线协调优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 交通流参数预测研究综述 |
| 1.2.2 自适应信号控制研究综述 |
| 1.2.3 智能交通优化算法研究综述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 信号控制基本理论 |
| 2.1 信号控制基本参数 |
| 2.2 参数修正分析 |
| 2.2.1 土地利用因素修正 |
| 2.2.2 气象因素修正 |
| 2.3 交叉口评价指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 交通流参数预测 |
| 3.1 车辆排队模型建立 |
| 3.1.1 基本交通波理论 |
| 3.1.2 车辆排队过程与交通波传递 |
| 3.2 旅行时间及队列长度演变分析 |
| 3.3 基于BN-EM结构的交通流模型参数学习 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 孤立交叉口自适应信号控制优化研究 |
| 4.1 经典信号配时方法 |
| 4.2 相位方案优化策略 |
| 4.3 自适应信号控制参数优化方法 |
| 4.3.1 相位绿时需求计算 |
| 4.3.2 优化模型约束条件 |
| 4.3.3 信号配时参数优化模型 |
| 4.4 基于NSAGA-Ⅱ算法的优化模型求解 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 干线防溢流相位差优化控制研究 |
| 5.1 干线信号协调控制理论 |
| 5.2 干线防溢流相位差优化模型 |
| 5.2.1 干线协调优化假设条件 |
| 5.2.2 相邻交叉口间队列运行分析 |
| 5.2.3 预防交通溢流约束条件 |
| 5.2.4 优化模型 |
| 5.3 基于EOS_MDEBBO算法模型求解 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 实例研究及仿真验证 |
| 6.1 案例介绍与仿真模型搭建 |
| 6.2 自适应信号控制优化实例 |
| 6.3 防溢流相位差优化实例 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）基于卡口数据的非公共周期干线协调控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状概述 |
| 1.2.1 城市信号控制发展历程 |
| 1.2.2 国外干线协调控制研究现状 |
| 1.2.3 国内干线协调控制研究现状 |
| 1.2.4 现有研究概述及不足 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 干线协调控制传统优化方法 |
| 2.1 城市干线协调控制概述 |
| 2.1.1 城市交通信号控制种类 |
| 2.1.2 协调控制系统参数 |
| 2.2 干线协调控制优化方法 |
| 2.2.1 绿波带最大优化方法 |
| 2.2.2 干线系统延误最小优化方法 |
| 2.2.3 现有优化方法的特点及不足 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于卡口数据的短时交通流预测 |
| 3.1 交通流参数 |
| 3.2 交通小区划分 |
| 3.2.1 道路交叉口种类 |
| 3.3 经典OD推算模型及理论准备 |
| 3.3.1 传统的重力模型 |
| 3.3.2 传统的辐射模型 |
| 3.3.3 短时交通流预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 非公共周期干线协调控制模型 |
| 4.1 非公共周期干线协调控制机理 |
| 4.1.1 变周期交叉口I_2周期时间推导 |
| 4.1.2 变周期交叉口I_3周期时间推导 |
| 4.2 非公共周期最小延误模型 |
| 4.2.1 非公循环延误分析 |
| 4.2.2 基于动态规划的双层延误模型 |
| 4.2.3 双向干线绿信比优化模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 非公共周期干线协调控制方案与分析 |
| 5.1 不饱和干线控制优化方案 |
| 5.1.1 实验干线路况 |
| 5.1.2 仿真结果分析 |
| 5.2 饱和主干线协调控制优化方案 |
| 5.2.1 数据准备 |
| 5.2.2 短时交通流预测 |
| 5.2.3 实验分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论及成果 |
| 6.2 论文的不足及未来研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
（4）基于车辆平均延误模型的区域交通协调优化控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 区域交通优化控制国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 区域交通协调优化控制基础理论 |
| 2.1 交通协调控制基本概念 |
| 2.1.1 信号控制基本参数 |
| 2.1.2 评价指标 |
| 2.2 区域交通协调控制方式与分类 |
| 2.2.1 交通信号控制方式 |
| 2.2.2 区域交通信号控制分类 |
| 2.3 微观交通仿真软件 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于车辆平均延误的区域信号协调优化控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 区域车辆延误模型 |
| 3.2.1 车辆延误模型计算方法 |
| 3.2.2 模型约束条件分析 |
| 3.3 基于相位差的区域车辆平均延误模型 |
| 3.3.1 区域交通路网模型 |
| 3.3.2 区域外部进口道延误模型 |
| 3.3.3 区域内部进口道延误模型 |
| 3.3.4 区域平均延误模型 |
| 3.4 区域交通信号协调优化 |
| 3.4.1 区域交通协调优化目标 |
| 3.4.2 遗传算法 |
| 3.4.3 混沌算法 |
| 3.4.4 混沌遗传优化算法 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 区域车辆延误模型数值仿真对比 |
| 3.5.2 优化算法仿真对比 |
| 3.5.3 区域交通信号协调优化控制对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于CGAPSO算法的区域信号协调优化控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结合混沌算法和遗传算法的混沌遗传粒子群混合算法 |
| 4.2.1 粒子群算法优缺点 |
| 4.2.2 混沌遗传粒子群优化算法 |
| 4.2.3 算法性能测试分析 |
| 4.3 基于CGAPSO算法的区域信号协调优化 |
| 4.3.1 区域交通协调优化问题 |
| 4.3.2 基于CGAPSO的区域信号控优化控制流程 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.4.1 粒子群算法基本原理 |
| 4.4.2 实验参数配置 |
| 4.4.3 区域交通信号协调优化控制对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于VISSIM-MATLAB的区域交通协调优化控制仿真 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 VISSIM仿真软件 |
| 5.2.1 VISSIM概述 |
| 5.2.2 VISSIM应用范围 |
| 5.2.3 VISSIM与 MATLAB的接口技术 |
| 5.3 区域交通协调优化控制仿真系统构建 |
| 5.3.1 仿真系统整体结构设计 |
| 5.3.2 仿真系统流程设计 |
| 5.4 仿真 |
| 5.4.1 实验参数设置 |
| 5.4.2 区域信号协调优化控制对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
（5）城市道路交通拥堵区域动态识别及边界控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 城市交通拥堵识别方法 |
| 1.2.2 城市交通拥堵控制方法 |
| 1.2.3 MFD理论及应用 |
| 1.2.4 问题分析及立题依据 |
| 1.3 研究内容及主要创新点 |
| 1.3.1 课题来源与研究内容 |
| 1.3.2 论文主要创新点 |
| 1.4 论文的组织架构及章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 基于多源数据的交通状态参数提取及可信融合 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多源数据融合的理论基础 |
| 2.2.1 可信性测度及公理 |
| 2.2.2 证据理论基本概念 |
| 2.2.3 模糊理论基本概念 |
| 2.3 城市多源交通数据的行程时间提取方法 |
| 2.3.1 基于车牌识别数据的路段行程时间提取 |
| 2.3.2 基于地磁数据的路段行程时间提取 |
| 2.3.3 基于浮动车数据的路段行程时间提取 |
| 2.4 基于证据可信度的路段行程时间融合 |
| 2.4.1 多源交通数据的支持度算法 |
| 2.4.2 多源交通数据的可信度算法 |
| 2.4.3 路段行程时间的可信融合 |
| 2.5 实例分析 |
| 2.5.1 路段行程时间序列的分布拟合 |
| 2.5.2 融合结果及分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于社团发现的交通拥堵预警区域动态识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于实测数据的交通状态分析 |
| 3.3 城市路网动态拓扑模型的构建 |
| 3.4 城市交通拥堵预警区域的动态识别 |
| 3.4.1 初始社团发现算法 |
| 3.4.2 社团扩散算法 |
| 3.4.3 社团合并算法 |
| 3.4.4 拥堵预警区域的动态识别 |
| 3.5 实例分析 |
| 3.5.1 实验区域 |
| 3.5.2 交通状态参数的预测 |
| 3.5.3 识别结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于MFD的单区域城市路网动态边界控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于MFD的区域交通流宏观建模 |
| 4.3 基于实时流量和排队动态的区域边界控制 |
| 4.3.1 动态边界受控点的识别 |
| 4.3.2 动态边界交叉口的信号配时优化 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 |
| 4.4.1 实验路网及仿真设置 |
| 4.4.2 最优关键累积量的确定 |
| 4.4.3 动态边界控制的仿真结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于MFD的多区域城市路网边界协同控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于MFD的异质路网分区及交通流建模 |
| 5.2.1 异质城市路网的双层分区方法 |
| 5.2.2 多区域路网的交通流均衡模型 |
| 5.3 基于优化转移流的路网边界协同控制 |
| 5.3.1 基于多智能体的分层交通管理架构 |
| 5.3.2 多拥堵子区的转移流优化模型 |
| 5.3.3 多区域的边界协同控制策略 |
| 5.4 仿真实验及结果分析 |
| 5.4.1 实验路网及仿真设置 |
| 5.4.2 多拥堵子区的MFD模型 |
| 5.4.3 边界协同控制的仿真结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的成果、获奖情况和参与的科研课题 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）无模型自适应多智能体协调控制及在交通中的应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 多智能体系统协调控制 |
| 1.2.1 多智能体系统一致性控制 |
| 1.2.2 多智能体系统编队控制 |
| 1.2.3 多智能体系统包含控制 |
| 1.2.4 多智能体系统协调控制存在的问题 |
| 1.3 宏观交通路网建模与边界控制 |
| 1.3.1 宏观基本图理论及分区方法 |
| 1.3.2 宏观交通路网边界控制 |
| 1.3.3 路网边界控制中存在的问题 |
| 1.4 无模型自适应控制 |
| 1.4.1 数据驱动控制的研究背景与发展 |
| 1.4.2 无模型自适应控制的发展现状与应用 |
| 1.5 主要工作及结构安排 |
| 1.5.1 论文主要工作 |
| 1.5.2 论文结构安排 |
| 2 无模型自适应丢包补偿一致性控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.2.1 符号系统及图论知识 |
| 2.2.2 问题描述 |
| 2.2.3 动态线性化技术 |
| 2.3 无模型自适应一致性协调控制律设计 |
| 2.3.1 无领导者无模型自适应一致性协调控制律 |
| 2.3.2 有领导者无模型自适应一致性协调控制律 |
| 2.4 仿真 |
| 2.4.1 无领导者一致性仿真 |
| 2.4.2 有领导者一致性仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 鲁棒无模型自适应迭代学习编队控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 鲁棒无模型自适应迭代编队控制律设计 |
| 3.3.1 扰动可测情况下编队控制律设计 |
| 3.3.2 扰动不可测情况下编队控制律设计 |
| 3.4 仿真 |
| 3.4.1 扰动可测下编队仿真 |
| 3.4.2 扰动不可测下编队仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 无模型自适应包含控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 符号系统及图论知识 |
| 4.2.2 问题描述 |
| 4.3 无模型自适应包含控制律设计 |
| 4.3.1 静态领导者和固定拓扑情形 |
| 4.3.2 动态领导者和切换拓扑情形 |
| 4.4 仿真 |
| 4.4.1 静态领导者下仿真 |
| 4.4.2 动态领导者下仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 无模型自适应迭代学习路网边界控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多区域城市路网动态 |
| 5.3 路网动态线性化及边界控制器设计 |
| 5.3.1 交通路网迭代动态线性化 |
| 5.3.2 无模型自适应迭代学习边界控制器设计 |
| 5.3.3 对比边界控制算法 |
| 5.4 仿真 |
| 5.4.1 路网构建和参数设置 |
| 5.4.2 仿真结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文数据集 |
（7）多交叉口排队长度一致性协调控制方法及其仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 交通多智能体系统及数据驱动控制 |
| 1.3.2 交叉口排队长度均衡控制 |
| 1.3.3 交叉口可变导向车道控制 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 准备工作 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第二章 多智能体单交叉口排队长度均衡控制 |
| 2.1 基于多智能体的单交叉口变周期四相位排队长度模型 |
| 2.2 基于数据驱动的单交叉口排队长度一致性控制算法 |
| 2.3 仿真验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 可变导向车道的单交叉口排队长度均衡控制 |
| 3.1 基于交通状态判别的交叉口可变导向车道设置条件 |
| 3.2 可变导向车道模型构建与属性判别阈值条件 |
| 3.3 基于数据驱动的设有可变导向车道单交叉口排队长度一致性控制算法 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多智能体多交叉口排队长度均衡控制 |
| 4.1 基于多智能体的多交叉口变周期排队长度模型 |
| 4.2 基于数据驱动的多交叉口排队长度一致性控制算法 |
| 4.3 仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究成果 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 感谢信 |
（8）基于多源数据的区域交通信号控制动态子区划分方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 路网关联度研究现状 |
| 1.2.2 路网交通控制子区划分研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 数据收集与处理 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 研究路网描述 |
| 2.3 百度交通指数数据 |
| 2.4 研究区域超声波检测数据 |
| 2.4.1 城市道路交叉口交通流运行特性分析 |
| 2.4.2 城市道路路段交通流运行特性分析 |
| 2.4.3 城市道路路网交通流运行特性分析 |
| 2.5 研究区域车牌数据 |
| 2.5.1 车牌数据库字段属性 |
| 2.5.2 基于车牌数据的交通出行时间特征分析 |
| 2.5.3 路径流量的获取 |
| 2.6 研究区域滴滴转向数据 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 关联度模型 |
| 3.1 概述 |
| 3.1.1 Whitson模型 |
| 3.1.2 Whitson改进模型 |
| 3.1.3 路径关联度模型 |
| 3.2 不同关联度模型特点与适用性分析 |
| 3.3 局部验证 |
| 3.3.1 选取局部路网 |
| 3.3.2 关联度计算 |
| 3.3.3 基于聚类分析的子区划分 |
| 3.3.4 子区控制优化策略 |
| 3.3.5 局部路网仿真 |
| 3.3.6 局部路网仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于多源数据的区域交通信号控制动态子区划分方法 |
| 4.1 子区划分方法 |
| 4.1.1 子区划分原则 |
| 4.1.2 控制子区的特点 |
| 4.1.3 区域控制系统的道路交通条件 |
| 4.2 基于交通需求和关联度计算的子区划分 |
| 4.2.1 道路交叉口交通需求计算 |
| 4.2.2 关联道路交叉口群的划分 |
| 4.2.3 基于层次聚类的关联道路交叉口群划分 |
| 4.3 子区划分动态调整方法 |
| 4.3.1 子区划分动态调整事件类型 |
| 4.3.2 子区划分动态调整启动条件 |
| 4.3.3 子区划分动态调整算法流程 |
| 4.4 协调方法 |
| 4.4.1 协调相位确定 |
| 4.4.2 协调方式的确定 |
| 4.4.3 干线协调方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实例路网应用 |
| 5.1 路网交叉口运行状态 |
| 5.2 关联度计算 |
| 5.3 层次聚类子区划分 |
| 5.4 子区内信号控制优化策略 |
| 5.5 子区间信号控制优化策略 |
| 5.6 路网仿真 |
| 5.7 路网仿真结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 研究路网范围内交叉口基本信息表(表2.3) |
| 附录 B 研究路网范围内交叉口信号配时方案表(表2.4) |
| 附录 C 交叉口各进口道交通流量表(veh/h)(表2.10) |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（9）考虑子区划分和区间协调的干线绿波优化控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 干线绿波协调控制研究 |
| 1.2.2 交通信号控制子区划分研究 |
| 1.2.3 相邻子区间协调优化研究 |
| 1.2.4 存在问题分析 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.4 技术路线及论文结构 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 城市干线绿波协调控制模型与方法基础 |
| 2.1 干线协调控制的适用条件 |
| 2.2 干线协调控制的基本参数 |
| 2.2.1 公共信号周期 |
| 2.2.2 绿信比 |
| 2.2.3 相位差 |
| 2.3 最大绿波带模型 |
| 2.3.1 AM-BAND模型 |
| 2.3.2 基于AM-BAND的改进模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 研究案例交通数据采集与分析 |
| 3.1 路网概况 |
| 3.2 数据调查 |
| 3.2.1 交叉口现状 |
| 3.2.2 现有信号控制方案 |
| 3.2.3 交通流量调查 |
| 3.2.4 道路基础设施及路段车速调查 |
| 3.3 现状仿真分析 |
| 3.3.1 评价指标选取 |
| 3.3.2 仿真建模 |
| 3.3.3 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于最大绿波带宽的干线子区划分模型建立及求解 |
| 4.1 问题描述及基本假设 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 基本假设及变量定义 |
| 4.2 基于最大绿波带宽的子区划分模型建立 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.2.3 模型建立 |
| 4.3 遗传算法求解设计 |
| 4.3.1 染色体编码及初始化种群 |
| 4.3.2 适应度函数的确定 |
| 4.3.3 遗传操作 |
| 4.4 案例研究 |
| 4.4.1 子区划分及信号控制优化方案 |
| 4.4.2 优化结果仿真评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于连续通行量的相邻子区间协调优化 |
| 5.1 问题描述及变量定义 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 变量定义 |
| 5.2 有效绿波时间 |
| 5.2.1 概念界定 |
| 5.2.2 有效绿波时间的计算方法 |
| 5.3 基于连续通行量的相邻子区间协调优化模型 |
| 5.3.1 驶入下游子区的交通流构成分析 |
| 5.3.2 相邻子区间的协调优化模型建立及求解 |
| 5.4 案例研究 |
| 5.4.1 子区协调优化方案 |
| 5.4.2 优化结果仿真评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要工作及研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于视频车流量的智能路网指挥系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 交通流量预测国内外研究现状 |
| 1.2.2 交叉路口交通信号控制国内外研究现状 |
| 1.2.3 智能交通控制系统国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究主要内容 |
| 1.4 论文主要结构安排 |
| 第二章 论文相关技术研究 |
| 2.1 编程语言 |
| 2.2 图像处理技术 |
| 2.2.1 色度空间转换 |
| 2.2.2 图像形态学处理 |
| 2.3 神经网络 |
| 2.4 遗传算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 视频交通流量检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于改进ViBe算法的动态目标检测 |
| 3.2.1 ViBe算法 |
| 3.2.2 改进的ViBe算法 |
| 3.3 自适应阈值的混合色度空间阴影消除算法 |
| 3.3.1 常用阴影消除算法 |
| 3.3.2 自适应阈值的混合色度空间阴影消除算法 |
| 3.3.3 实验与结果分析 |
| 3.4 交叉路口多车道车流量获取 |
| 3.4.1 车流量基本概念 |
| 3.4.2 基于虚拟线圈的车流量统计 |
| 3.4.3 车流量统计与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 短时交通流量预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 短时交通流特性及评价指标 |
| 4.2.1 短时交通流特性 |
| 4.2.2 预测效果评价指标 |
| 4.3 交通流预测常用模型 |
| 4.3.1 时间序列模型 |
| 4.3.2 神经网络模型 |
| 4.3.3 小波神经网络模型 |
| 4.4 基于小波神经网络的短时交通流预测模型设计 |
| 4.4.1 数据预处理 |
| 4.4.2 小波神经网络模型初始化 |
| 4.4.3 小波神经网络预测模型设计 |
| 4.5 误差校正 |
| 4.5.1 ARIMA模型简介 |
| 4.5.2 车流量误差预测ARIMA模型建立 |
| 4.5.3 误差校正的小波神经网络模型 |
| 4.6 预测模型实验及结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于多目标优化的交叉口配时策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多目标优化 |
| 5.2.1 多目标优化概念 |
| 5.2.2 多目标优化方法 |
| 5.2.3 多目标优化求解算法 |
| 5.3 单交叉口配时优化模型 |
| 5.3.1 信号配时参数 |
| 5.3.2 配时指标选取 |
| 5.3.3 基于多目标优化的单交叉口配时模型 |
| 5.4 基于遗传算法的配时优化策略 |
| 5.4.1 多目标优化模型转化 |
| 5.4.2 遗传算法模型求解 |
| 5.4.3 实验与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 多交叉口绿波协同控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 干道绿波协调控制基本概念 |
| 6.2.1 干道绿波协调控制基本要求 |
| 6.2.2 干道绿波协调控制方式 |
| 6.2.3 干道绿波协调控制基本参数 |
| 6.3 多交叉口协同控制 |
| 6.3.1 关键交叉口及协调相位确定 |
| 6.3.2 公共周期及绿灯时长确定 |
| 6.3.3 相位差确定方法 |
| 6.4 实验仿真与结果分析 |
| 6.4.1 数据准备 |
| 6.4.2 仿真流程 |
| 6.4.3 实验与结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 智能路网指挥系统设计 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 开发平台搭建 |
| 7.2.1 云服务器 |
| 7.2.2 WEB项目搭建 |
| 7.3 智能路网指挥系统设计 |
| 7.3.1 系统总体设计 |
| 7.3.2 软件平台设计 |
| 7.3.3 数据库表结构设计 |
| 7.3.4 界面设计 |
| 7.4 系统测试 |
| 7.4.1 登录测试 |
| 7.4.2 主要功能测试 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间研究成果 |
| 致谢 |
四、动态交通流建模及协调控制与优化策略（论文参考文献）
- [1]复杂匝道连续汇入快速路主线控制策略研究[D]. 王智. 重庆交通大学, 2021
- [2]基于交通需求的孤立交叉口及干线协调优化研究[D]. 杨坤鸿. 山东大学, 2021(12)
- [3]基于卡口数据的非公共周期干线协调控制方法研究[D]. 王晨宇. 昆明理工大学, 2021(01)
- [4]基于车辆平均延误模型的区域交通协调优化控制研究[D]. 曹洪旺. 南京邮电大学, 2020(02)
- [5]城市道路交通拥堵区域动态识别及边界控制策略研究[D]. 郭亚娟. 山东大学, 2020
- [6]无模型自适应多智能体协调控制及在交通中的应用[D]. 任叶. 北京交通大学, 2020
- [7]多交叉口排队长度一致性协调控制方法及其仿真研究[D]. 刘昊. 北方工业大学, 2020(02)
- [8]基于多源数据的区域交通信号控制动态子区划分方法研究[D]. 孙晨. 中国人民公安大学, 2020(11)
- [9]考虑子区划分和区间协调的干线绿波优化控制研究[D]. 潘媛. 北京交通大学, 2020(03)
- [10]基于视频车流量的智能路网指挥系统研究与设计[D]. 井倩倩. 东华大学, 2020(01)