一、交通信号控制系统的动态模拟分析（论文文献综述）
张诗煜[1]（2021）在《城市区域交通信号协调优化控制策略研究及仿真》文中认为伴随现代化的发展,目前城市交通的管理水平已无法缓解机动车数量剧增造成的道路拥堵问题。采用智能交通控制策略是目前提高交通运行效率行之有效的方法,城市区域交通协调控制是其中重要的管控策略。本文构建了基于目标相对占优策略的区域交通信号控制模型,设计了一种基于黄金分割的双种群遗传算法,对区域内整体交叉口的信号机组进行协调优化控制,以提高区域总通行容量,降低区域内车辆的总延误时间,改善路网整体运行效率。主要研究内容如下:首先,针对非均匀交通流的城市区域信号配时优化问题,分析区域交通的地理特征和交叉口交通流量信息。以区域内总通行能力和总延误时间为目标,以区域内交叉口周期时间、相位时间和相位差为控制变量,构建区域交通信号协调控制多目标优化模型。根据多目标优化问题求解最优解的特点,提出了基于目标相对占优策略的区域交通信号控制模型,并结合遗传算法对区域路网信号灯群进行协调优化。实验结果验证了所建模型的可行性和求解该模型的遗传算法的效用性。其次,针对遗传算法自身的缺陷并结合复杂区域路网模型的特点,设计了一种基于黄金分割的双种群遗传算法。采用双种群遗传算法,并引入黄金分割法改善双种群遗传算法,主种群采用基于动态交叉变异算子的遗传算法进行全局优化,次种群基于黄金分割法进行局部寻优,同时通过两个种群之间个体迁移增加种群多样性。利用4个常用的测试函数进行验证,结果表明该算法具有全局搜索和快速收敛性能。采用该算法对区域信号进行协调优化控制,实验结果表明,该算法能够快速获得更加有效的协调优化配时方案,提高区域交通协调控制的控制性能。最后,为直观地反映智能交通控制策略下的交通运行状况,充分发挥交通仿真软件VISSIM的直观性和MATLAB的准确性优势,对VISSIM与MATLAB的接口技术和联合仿真技术进行了研究,搭建了基于MATLAB与VISSIM联合仿真的区域交叉口信号协调控制仿真平台,实现基于上述信号协调控制模型和优化算法的区域协调优化控制系统。仿真结果表明,所提的控制模型和优化算法能够有效提高路网通行能力,减少路网延误时间,改善交通运行效率。
袁伯龙[2]（2021）在《基于深度强化学习的信号交叉口智能控制方法研究》文中进行了进一步梳理交通拥堵已经成为各大城市可持续发展路上的绊脚石,在当前道路资源和基础设施下,寻求更先进、智能的交通信号控制方法成为最近的流行趋势。得益于人工智能技术的飞速发展,交通信号控制方法也取得了巨大进步,然而现有研究中的交通信号控制方法通常仅考虑了交通流量、车道占有率等传统交通参数进行信号配时方案优化,没有充分利用交通状态的关键信息;另外,关于多个交叉口信号协调控制的研究也较少。因此,为了缓解交通拥堵和提高道路运输效率,同时提升交通信号控制的高效性和可靠性,本文将研究基于深度强化学习的信号交叉口智能控制方法。首先,本文总结分析了深度强化学习在交通信号控制的应用现状,在此基础上,搭建了一个用于信号交叉口智能控制实验的交通仿真平台。该平台以免费开源的微观交通仿真软件SUMO作为底层架构,并使用编程语言Python调用接口TraCI进行二次开发,同时采用Open AI的Stable Baselines库作为实现深度强化学习算法的框架,进而从环境配置、平台架构和功能模块三方面完成了仿真平台的搭建,为后文的研究奠定了基础。其次,针对单路口智能信号控制,本文提出了一种基于改进深度Q学习的方法。该方法详细描述了单路口的交通环境,精确设计了信号智能体的三要素（状态定义为包含平均排队长度、车辆位置和车辆速度的集合,动作定义为每个周期时长内不同相位的绿灯持续时间,奖励定义为系统总延误时间）;同时考虑到传统DQN模型的训练效率低下和Q值偏差问题,相应改进了模型架构和折扣系数,并在仿真平台上进行算法验证。通过不同交通条件下的仿真实验证明了所提方法的有效性和优越性。最后,针对多路口智能信号控制,本文提出了一种结合博弈论的深度强化学习信号控制方法。该方法在单路口基础上,通过引入博弈论,设计了一个包含IAMADRL模式和CA-MADRL模式的智能体控制结构;IA-MADRL模式控制用于交通需求未饱和时,CA-MADRL模式控制用于交通需求饱和时,两者之间的切换由控制模式检测模块决定;采用的正则形式博弈有效协调了各交叉口的联合动作,加强了智能体之间的实时交互。通过不同交通需求下的仿真实验证明了所提方法的可靠性和科学性。
曹洪旺[3]（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》文中指出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。
佘颢[4]（2020）在《基于状态预测的交通拥堵控制研究与应用》文中进行了进一步梳理随着城市化进程不断推进,交通出行已成为影响生活质量的重要因素,由于机动车数量不断增加,日益严重的交通拥堵问题给出行带来诸多不便。为改善交通路网拥堵现象,提高交通路网整体运行效率,研究交通拥堵控制具有重要的理论和现实意义。本文针对智能交通拥堵控制问题,结合机器学习、深度学习提出一种时空特征融合的交通状态预测方法,利用交通流量负荷分配的手段对路网中瓶颈路段进行信号优化控制,主要工作和贡献如下:1、提出一种基于时空特征融合的交通状态预测方法。该方法结合交通运行特性,利用特征工程确定交通流数据中影响未来交通状态的因素,使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）对交通流参数进行时空特征提取,引入长短期记忆模型（Long Short-Term Memory,LSTM）对交通拥堵状态时序特征进行有效提取,完成CNN和LSTM双通道特征融合处理,利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）实现交通状态预测。基于PEMS交通数据集开展实验并与其他算法进行对比,验证了本文CNN/LSTM-SVM特征融合模型的优越性。2、提出一种基于流量分配的拥堵瓶颈路段信号优化方法。在分析交通拥堵特性基础上,对拥堵瓶颈路段交通状况进行建模分析,并通过安全排队系数对未来时刻可能发生拥堵的瓶颈潜在路段进行处理,利用道路剩余容量进行待调节通行能力分配,完成交通信号中绿信比和相位差的优化。通过VISSIM进行仿真并和其他交通控制方案进行对比实验,验证了本文拥堵瓶颈路段信号优化方法的优越性。3、设计并实现城市智能交通拥堵控制子系统。从交通状态预测和交通拥堵控制实际需求出发,设计并实现城市智能交通拥堵控制子系统,主要包括系统管理、拥堵查询、拥堵控制和交通数据库,并对系统核心功能进行测试。上述研究结果表明:针对交通拥堵预测和拥堵控制问题,本文所提出的CNN/LSTM-SVM特征融合模型和基于流量分配的拥堵瓶颈路段信号优化方法,能一定程度上解决交通拥堵带来的不良影响,具有重要的理论和现实价值。
江航[5]（2016）在《基于城市交通拥堵预测的主动信号控制方法研究》文中提出交通拥堵已严重制约我国城市健康可持续发展,信号控制作为城市交通管理措施的主要组成部分,它通过时空分离冲突车流以实现交叉口资源的优化配置,进而提高路网交通运输效率,是缓解城市交通拥堵的重要手段。我国城市交通具有路网结构异质、机非混行、驾驶行为多样化等突出特点,对交通拥堵状态下的信号控制提出了更高要求。本文面向缓解我国城市交通拥堵的信号控制要求,提出新的主动信号控制方法。基于元胞自动机仿真预测拥堵交通流,构建自适应信号控制算法积极适应交通波动态势,构建宏观基本图信号控制评估方法主动引导交通演化,均衡路网交通负荷,最终实现交通流运行效率最优和路网预防交通拥堵性能最强的双重目标,以此来缓解我国城市交通拥堵。本文中,首先开展了城市交通拥堵特征以及危害的分析。过饱和状态和机非干扰是我国城市交通拥堵的两大致因,对信号控制造成了很大挑战。过饱和状态的危害在于交通溢流、交通滞留和交叉口死锁等极端状态会导致绿灯红化和车道饥饿,严重耗费交叉口时空资源;机非干扰的危害在于机非干扰增大车辆延误,导致交通运行紊乱,加速交通向拥堵的演化过程。现有的最优化信号控制方法在信号方案优化、信号方案评估和交通预测这三方面都存在诸多不足,本文基于此提出新的主动信号控制的研究思路。通过分析主动信号控制的方案优化方法和方案评估方法,归纳了自适应信号控制和宏观基本图两个研究分支的基本原理。自适应信号控制能够充分调动道路时空资源,预判交通发展态势,动态适应局部交叉口的波动交通流。宏观基本图提供了评估信号控制效果的理论工具,依据宏观基本图的反馈信息,可进一步优选自适应信号控制算法,引导信号控制主动介入交通流的演化过程,从宏观路网层次提升预防交通拥堵和加速拥堵消散的能力。两类主动信号控制方法都依赖于可靠地交通流预测平台,通过比较分析多种交通流预测方法的优缺点,元胞自动机被推选为本文的交通预测模型。本文将建立过饱和状态和机非干扰状态下的交通流元胞自动机预测模型,并结合自适应信号控制和宏观基本图的优势,构建适合我国城市交通拥堵特点的主动信号控制方法体系。为预测过饱和状态下的交通流,本文根据过饱和状态下驾驶员的八种驾驶行为,构建了元胞自动机仿真模型,并在南京市四个交叉口进行模型校核,模型指标验证和仿真验证的结果都表明过饱和状态下交通流预测的元胞自动机模型能够再现过饱和演化过程,交通流预测精度能够满足信号控制要求。为预测机非干扰下的交通流,本文分析了以非机动车膨胀效应为特征的机非干扰现象,建立了机非干扰状态的元胞自动机仿真模型,并在南京市和宁波市七个交叉口进行模型校核,模型指标验证和仿真验证的结果都表明机非干扰状态下交通流预测的元胞自动机模型能够再现非机动车膨胀效应,机非干扰导致的机动车延误也能准确预测。基于以上过饱和状态和机非干扰状态下的交通流预测信息,本文设计了主动信号控制算法。在优化交通流运行效率时,按照路网宏观基本图控制要求,采用自适应控制中的自组织规则,充分考虑了机非干扰、交通溢流、交通滞留和交叉口死锁的控制要求。为了在实际路网上验证主动信号控制算法,本文基于Simulink开发了仿真测试平台。在实际路网上的仿真测试证明,本文提出的主动信号控制算法能提升交通流运行效率,预防过饱和发生,主动引导交通负荷均衡分布,提升路网抵御和缓解交通拥堵的能力。
《中国公路学报》编辑部[6]（2016）在《中国交通工程学术研究综述·2016》文中进行了进一步梳理为了促进中国交通工程学科的发展,从交通流理论、交通规划、道路交通安全、交通控制与智能交通系统、交通管理、交通设计、交通服务设施与机电设施、地面公共交通、城市停车交通、交通大数据、交通评价11个方面,系统梳理了国内外交通工程领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。交通流理论方面综述了交通流基本图模型、微观交通流理论及仿真、中观交通流理论及仿真、宏观交通流理论、网络交通流理论;交通规划方面综述了交通与土地利用、交通与可持续发展、交通出行行为特征、交通调查方法、交通需求预测等;道路交通安全方面综述了交通安全规划、设施安全、交通安全管理、交通行为、车辆主动安全、交通安全技术标准与规范等;交通控制与智能交通系统方面综述了交通信号控制、通道控制、交通控制与交通分配、车路协同系统、智能车辆系统等;交通管理方面综述了交通执法与秩序管理、交通系统管理、交通需求管理、非常态交通管理;交通设计方面综述了交通网络设计、节点交通设计、城市路段交通设计、公共汽车交通设计、交通语言设计等;地面公共交通方面综述了公交行业监管与服务评价、公交线网规划与优化、公交运营管理及智能化技术、新型公交系统;城市停车交通方面综述了停车需求、停车设施规划与设计、停车管理与政策、停车智能化与信息化;交通大数据方面综述了手机数据、公交IC卡、GPS轨迹及车牌识别、社交媒体数据在交通系统分析,特别是在个体出行行为特征中的研究;交通评价方面分析了交通建设项目社会经济影响评价、交通影响评价。
田宝春[7]（2014）在《应急情况下城市交叉口交通信号控制研究》文中研究指明城市交通信号控制是一个长期以来倍受关注的问题，大到城市规划，小到市民出行。特别需要指出的是应急情况下的交通控制，城市的突发性事件在近几年数量不断地增多，例如―5·12汶川地震‖的类似特殊情况发生时，在紧急疏散的同时还要进行紧急救援，以便尽可能快的将处于危险中的人员转移到安全或有医疗设施的地点，减少因得不到及时救助而受到深度伤害甚至死亡的机会。我们将疏散车辆和救援车辆统称为应急车辆，由于应急车辆运行的紧急性，通常希望它们尽可能快的到达救援地点或医疗场所。然而，现在普遍存在的交通拥堵使得应急车辆很难迅速、安全的到达目的地，而且应急车辆的运行可能会进一步加剧交通拥堵，甚至造成新的事故。为保证应急车辆的平稳运行可以从两个层次入手考虑：第一个是网络层次，其任务是确定起终点之间的最快路线，使应急车辆可以沿着该路线尽快到达目的地；第二个是交叉口层次，其要求是保证车辆安全迅速的通过交叉口。尽管网络层次是要寻找车辆运行的最短路线，相对比较容易，但是目前的研究集中在交叉口信号控制方面。所以本文针对应急情况下的城市信号交叉口控制方式做具体分析。首先，分析国内外研究现状。分析交叉口控制的模型和方法，借鉴已有经验找出解决本课题的方法模型，结合当前应急情况下的交通现状，找出合理的交通模型；并通过结合分析传统的信号控制和现代控制技术给出混合Petri网模型控制的概念。其次，本文对应急情况、应急车辆、应急车流做了理论研究，给出不考虑应急情况的交叉口延误分析。理论界定使问题的分析更加具有针对性，同时明确应急车辆有限通过信号交叉口的条件，并且对一般情况下城市交通系统中通过信号交叉口的车辆做延误分析。再次，建立应急情况下城市信号交叉口的混合Petri网模型。分析Petri网模型，建立城市信号交叉口混合Petri网模型，并对应急情况下交叉口信号控制Petri模型做进一部分析。最后，采用遗传算对模型进行演算，并计算机软件Matlab（R2009a）仿真。提出优先控制策略，并将应急情况下的交叉口信号Petri网模型同不考虑应急情况的信号控制延误做对比分析。
蒋雪峰,张沥文,杨阳,蔡佳利,刘璐琦,徐昌贵[8]（2010）在《对交通信号灯模糊控制的自主创新性设计》文中研究说明针对日益严重的交通拥堵问题设计出一种新型两级模糊控制方案来对四相位三车道单交叉口的交通信号灯进行实时智能控制。该新方案沿用了当前各种交通信号灯控制方案的优点,同时针对其不足之处进行了弥补与完善,是一种同时具有自适应控制、分级模糊控制、相位繁忙优先和准确显时等优势的控制方案,更适用于实际的交通情况。对新型模糊控制方案进行了仿真研究,仿真结果表明该方案明显优于传统控制方案。最后还对该新方案进行了动态模拟演示,使其更具可观性和真实性,更易于运用到交通现场。
唐磊[9]（2010）在《基于MapX的交通控制仿真系统的研究》文中研究指明交通信号控制是交通管理最有效的方法之一。在研究交通信号控制与交通流随时间和空间变化的关系时,需要一种合适的交通分析工具。交通控制仿真系统作为一个交通分析的平台,它运用计算机技术再现复杂的交通情况,可对新的控制策略进行预测和模拟,并对信号控制的性能做出合理地评估。本系统结合计算机技术、地理信息系统技术和交通仿真技术,利用Visual C++对MapX控件进行二次开发,实现了以地理数据为背景的交通控制仿真。论文分析了系统的设计需求,在此基础上提出了系统的总体构架,并实现了系统各模块的功能。根据交通流的特性和车辆行驶的特点,将交通流仿真分为车辆生成、车辆跟驰、车辆滞留和车辆驶离四个部分,方便了交通流数据的整理,降低了系统计算的复杂程度。此外,论文在分析基本的交通控制方法上,实现了一种单路口多相位的模糊控制策略,并提供了相应的性能评价指标。在实现单路口交通控制仿真的基础上,对协调控制下的两相邻路口交通情况进行仿真。本文采用的仿真方法,可以应用于多路口甚至城市区域的交通控制仿真。
何建伟[10]（2009）在《基于系统动力学的城市交通流网络管控系统分析与建模》文中研究指明随着经济全球化进程,城市规模越来越大,交通拥挤问题已成为全球大城市普遍面临的问题,对于我国这种人口基数大,经济发展快的国家而言,该问题更为严重。在此背景下,构建智能化的城市交通管控系统,对交通流进行科学的组织与管控,充分发挥现有交通网络的通行潜力,最大程度上使交通流做到有序流动已成当务之急。本文基于系统科学,运用系统动力学方法,对城市复杂交通流网络管控系统进行建模与系统仿真研究,并深入分析了相关因素和交通政策对城市交通流的影响,结合天津市交通流网络管控系统现状进行了应用研究。论文主要内容包括三部分:（1）在文献研究基础上,总结了国内外现有交通管控的理论和实践,系统地分析了城市复杂交通流网络管控系统结构,并对交通流网络管控系统中的机器系统（包括信号控制、交通诱导系统）和人工系统（包括交通需求管理系统、交通组织系统）等进行了系统分析。（2）分别对人工系统和机器系统进行了系统动力学分析与建模,明确阐述了系统建模目标、建模思路,界定了模型边界,进行了因果分析,建立了系统流图,并对各个子系统进行模拟仿真研究。（3）从主线出发,将各个子系统集成起来,建立了整体系统模型,并通过实际仿真,分析了平均延误时间、道路均衡率与交通负荷在现有数据上的演变趋势,同时对系统中主要控制与政策因素做了敏感性分析,考查对上述几个主要指标的影响,通过与实际场景进行对比,证明该模型确实能反映实际情况,同时也对城市交通路网状态的改善,提出了可行性建议。从分析天津市实际路网结构入手,将模型应用于天津市交通流网络管控系统中进行仿真,并与实际情况相比较,验证了模型的合理性与可扩展性。论文研究中将复杂的宏观模型分解为各个微观的子模型,再对各个子模型之间的关系进行分析,进而完成了整体系统的建模和仿真。论文在深入研究的基础上,提出了一种切实可行的分析城市复杂交通流瓶颈问题的系统动力学研究框架,并基于研究框架进行了一系列模拟仿真和实际应用的验证,证实了所提出研究框架的合理性、科学性及其理论意义。论文除对交通管控系统进行理论分析和仿真验证外,还将研究成果应用于实际场景之中,在天津市的交通流网络管控系统建设上取得了明显的应用效果。
二、交通信号控制系统的动态模拟分析（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、交通信号控制系统的动态模拟分析（论文提纲范文）
（1）城市区域交通信号协调优化控制策略研究及仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 区域交通优化控制国内外研究现状 |
| 1.2.2 交通仿真技术的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 文章结构及研究技术路线 |
| 2 区域交通控制的基础理论 |
| 2.1 区域交通控制的基本参数 |
| 2.1.1 信号相位 |
| 2.1.2 周期 |
| 2.1.3 绿信比 |
| 2.1.4 相位差 |
| 2.2 交通信号控制的评价指标 |
| 2.2.1 延误时间 |
| 2.2.2 通行能力 |
| 2.2.3 排队长度 |
| 2.3 交通信号的控制方式 |
| 2.3.1 单交叉口控制 |
| 2.3.2 干线协调控制 |
| 2.3.3 区域协调控制 |
| 2.4 VISSIM仿真软件简述 |
| 2.4.1 VISSIM概述 |
| 2.4.2 VISSIM应用范围 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 区域交通信号协调控制模型构建 |
| 3.1 区域交通信号多目标优化模型 |
| 3.1.1 目标函数 |
| 3.1.2 约束条件 |
| 3.1.3 优化模型的多目标函数 |
| 3.2 基于目标相对占优策略的区域交通信号控制目标函数 |
| 3.2.1 目标相对占优策略 |
| 3.2.2 基于TRDS的目标函数 |
| 3.3 区域交通信号协调优化控制 |
| 3.3.1 遗传算法 |
| 3.3.2 基于遗传算法的区域交通信号协调优化控制 |
| 3.4 实验仿真结果分析 |
| 3.4.1 实例交通基本情况 |
| 3.4.2 仿真实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于黄金分割双种群遗传算法的区域交通信号优化控制 |
| 4.1 双种群遗传算法与黄金分割法 |
| 4.1.1 双种群遗传算法 |
| 4.1.2 黄金分割法 |
| 4.2 基于黄金分割的双种群遗传算法 |
| 4.2.1 基于黄金分割率的动态交叉变异算子 |
| 4.2.2 基于黄金分割的局部寻优算法 |
| 4.2.3 基于黄金分割双种群遗传算法的步骤 |
| 4.2.4 算法性能测试及分析 |
| 4.3 基于GRDPGA算法的区域交通信号优化 |
| 4.4 实验结果对比分析 |
| 4.4.1 实验参数配置 |
| 4.4.2 仿真实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于MATLAB-VISSIM联合仿真的区域交通信号协调控制 |
| 5.1 集成MATLAB-VISSIM的仿真平台构建 |
| 5.1.1 MATLAB与 VISSIM接口技术 |
| 5.1.2 MATLAB与 VISSIM的联合仿真技术 |
| 5.1.3 基于MATLAB-VISSIM仿真平台的构建方法 |
| 5.2 仿真实验 |
| 5.2.1 实验参数配置 |
| 5.2.2 仿真实验与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在读期间研究成果 |
（2）基于深度强化学习的信号交叉口智能控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 城市交通信号控制技术发展历程 |
| 1.2.1 国外发展历程 |
| 1.2.2 国内发展历程 |
| 1.3 城市交通信号控制方法研究现状 |
| 1.3.1 定时信号控制方法 |
| 1.3.2 感应信号控制方法 |
| 1.3.3 车路协同信号控制方法 |
| 1.3.4 智能(含自适应)信号控制方法 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 组织架构与技术路线 |
| 第二章 城市交通信号控制与深度强化学习基本理论 |
| 2.1 城市交通信号控制基本理论 |
| 2.1.1 交通信号控制的定义 |
| 2.1.2 交通信号控制基本概念 |
| 2.1.3 交通信号控制关键参数 |
| 2.1.4 交通信号控制方式划分 |
| 2.1.5 交通信号控制评价指标 |
| 2.2 深度强化学习基本理论 |
| 2.2.1 强化学习基础 |
| 2.2.2 深度学习基础 |
| 2.2.3 深度强化学习 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 面向信号交叉口智能控制的仿真平台搭建 |
| 3.1 微观交通仿真软件介绍 |
| 3.1.1 VISSIM仿真软件简介 |
| 3.1.2 SUMO仿真软件简介 |
| 3.1.3 TESS NG仿真软件简介 |
| 3.1.4 其他主流仿真软件 |
| 3.1.5 仿真软件对比分析及选择 |
| 3.2 深度强化学习编程语言及框架介绍 |
| 3.2.1 Matlab及其深度强化学习框架 |
| 3.2.2 Python及其深度强化学习框架 |
| 3.2.3 学习框架的选择 |
| 3.3 集成SUMO和Python的信号交叉口智能控制仿真平台 |
| 3.3.1 仿真环境配置 |
| 3.3.2 平台架构搭建 |
| 3.3.3 功能模块设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 单路口深度强化学习信号控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 深度强化学习框架下交通信号控制问题描述 |
| 4.2.1 环境描述 |
| 4.2.2 状态表示 |
| 4.2.3 动作空间 |
| 4.2.4 奖励函数 |
| 4.3 基于改进深度Q学习的交通信号控制方法 |
| 4.3.1 深度Q学习 |
| 4.3.2 改进的深度Q学习 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 |
| 4.4.1 实验场景及参数设置 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结合博弈论的多路口深度强化学习信号控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 博弈论概述 |
| 5.2.1 博弈论方法 |
| 5.2.2 博弈论在交通信号控制中的应用 |
| 5.3 结合博弈论的多路口深度强化学习信号控制方法 |
| 5.3.1 智能体控制结构 |
| 5.3.2 控制模式检测 |
| 5.3.3 独立动作MADRL |
| 5.3.4 正则形式博弈下的协调动作MADRL |
| 5.3.5 智能体间的通信 |
| 5.4 仿真实验与结果分析 |
| 5.4.1 实验场景及参数设置 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的论文和取得的学术成果 |
（3）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 |
（4）基于状态预测的交通拥堵控制研究与应用（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 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 交通状态预测 |
| 1.2.2 过饱和交通信号优化控制 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第2章 相关理论与技术 |
| 2.1 交通信号控制相关概念 |
| 2.1.1 交通信号控制主要参数 |
| 2.1.2 交通信号控制评价指标 |
| 2.2 交通信号控制经典模型和算法 |
| 2.2.1 交通流参数关系模型 |
| 2.2.2 交通信号优化控制经典方法 |
| 2.2.3 过饱和交通信号优化控制技术 |
| 2.3 本文算法及系统实现关键技术 |
| 2.3.1 支持向量机 |
| 2.3.2 卷积神经网络 |
| 2.3.3 循环神经网络 |
| 2.3.4 Spring框架技术 |
| 2.3.5 Netty网络通讯控制技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于时空特征融合的交通状态预测模型 |
| 3.1 交通状态预测基本思路 |
| 3.1.1 交通运行特性分析 |
| 3.1.2 交通状态预测算法框架 |
| 3.2 交通数据获取及预处理方案 |
| 3.2.1 PEMS数据集介绍 |
| 3.2.2 交通数据的筛选和修复 |
| 3.2.3 交通状态影响因素分析 |
| 3.3 基于时空特征融合的交通状态预测方法 |
| 3.3.1 基于CNN和LSTM的交通时空特征提取 |
| 3.3.2 模型输入输出的数学描述 |
| 3.3.3 基于双通道特征融合的交通状态预测模型 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 实验环境和评价指标 |
| 3.4.2 交通流特征选择实验 |
| 3.4.3 交通空间超参数实验 |
| 3.4.4 CNN-SVM模型及LSTM-SVM模型结构实验 |
| 3.4.5 CNN/LSTM-SVM特征融合实验 |
| 3.4.6 本文模型和其他方法对比实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于流量分配的拥堵瓶颈路段信号优化方法 |
| 4.1 交通拥堵控制算法基本思想 |
| 4.1.1 交通拥堵特性分析 |
| 4.1.2 交通拥堵信号优化算法主要思路 |
| 4.2 基于交通状态的拥堵瓶颈路段及瓶颈潜在路段处理 |
| 4.2.1 瓶颈路段待调节通行能力计算 |
| 4.2.2 基于路段剩余容量的瓶颈潜在路段处理 |
| 4.3 基于流量分配的瓶颈路段信号优化控制 |
| 4.3.1 基于流量负荷分配的瓶颈路段绿信比优化 |
| 4.3.2 基于车流启动的瓶颈路段相位差优化 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 基于VISSIM的仿真建模实验 |
| 4.4.2 基于安全排队系数的瓶颈潜在路段实验 |
| 4.4.3 基于流量分配的瓶颈路段信号优化实验 |
| 4.4.4 本文算法与其他算法对比实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 城市交通拥堵控制子系统设计与实现 |
| 5.1 城市交通拥堵控制子系统需求分析 |
| 5.1.1 城市交通信号智能控制系统总体框架 |
| 5.1.2 城市交通拥堵控制子系统需求分析 |
| 5.2 城市交通拥堵控制子系统设计 |
| 5.2.1 城市交通拥堵控制子系统总体设计 |
| 5.2.2 城市交通拥堵控制子系统构架及模块结构设计 |
| 5.2.3 数据持久化结构设计 |
| 5.3 城市交通拥堵控制子系统实现 |
| 5.3.1 系统管理界面实现 |
| 5.3.2 城市交通拥堵查询子系统实现 |
| 5.3.3 城市交通拥堵信号控制子系统实现 |
| 5.3.4 交通数据库实现 |
| 5.3.5 系统测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（5）基于城市交通拥堵预测的主动信号控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 研究思路与研究内容 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 章节安排与技术路线 |
| 1.3.1 章节安排 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 城市交通拥堵的特征及其危害 |
| 2.1.1 过饱和状态下的交通流分析 |
| 2.1.2 机非干扰状态下的交通流分析 |
| 2.2 现有交通拥堵信号控制算法特点及不足 |
| 2.2.1 现有交通拥堵信号控制算法特点分析 |
| 2.2.2 现有交通拥堵信号控制算法的不足之处 |
| 2.3 主动信号控制的方案优化 |
| 2.3.1 自适应交通信号控制系统 |
| 2.3.2 自适应交通信号优化算法 |
| 2.4 主动信号控制的方案评估 |
| 2.4.1 宏观基本图理论研究 |
| 2.4.2 宏观基本图应用研究 |
| 2.4.3 结论与启示 |
| 2.5 主动信号控制的交通流预测 |
| 2.5.1 元胞自动机交通流建模原理及其优势 |
| 2.5.2 元胞自动机交通流建模方法研究进展 |
| 2.5.3 元胞自动机交通流建模方法研究趋势 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 过饱和状态下交通流预测元胞自动机建模 |
| 3.1 元胞自动机建模 |
| 3.1.1 模型基础信息 |
| 3.1.2 车辆前行规则 |
| 3.1.3 车辆换道规则 |
| 3.1.4 交叉口内部行驶规则 |
| 3.2 模型验证 |
| 3.2.1 数据调查与分析 |
| 3.2.2 指标验证 |
| 3.2.3 仿真验证 |
| 3.3 预测结果分析 |
| 3.3.1 交通溢流 |
| 3.3.2 交通滞留 |
| 3.3.3 交叉口死锁 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 机非干扰状态下交通流预测元胞自动机建模 |
| 4.1 膨胀效应下的机非干扰特征分析 |
| 4.1.1 数据调查 |
| 4.1.2 非机动车膨胀效应分析 |
| 4.1.3 机非干扰下的交通流运行特征 |
| 4.2 元胞自动机建模 |
| 4.2.1 模型基础信息 |
| 4.2.2 非机动车更新规则 |
| 4.2.3 机动车更新规则 |
| 4.3 模型验证 |
| 4.3.1 指标验证 |
| 4.3.2 仿真验证 |
| 4.4 预测结果分析 |
| 4.4.1 膨胀效应下非机动车交通流预测 |
| 4.4.2 膨胀效应下机动车交通流预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 主动信号控制算法设计与仿真测评 |
| 5.1 基于交通拥堵预测的主动信号控制算法设计 |
| 5.1.1 主动信号控制算法原理 |
| 5.1.2 主动信号控制算法规则 |
| 5.2 基于交通拥堵预测的主动信号控制仿真实现 |
| 5.2.1 Simulink仿真平台开发 |
| 5.2.2 基于Simulink的主动信号控制仿真测试 |
| 5.3 仿真测评结果分析 |
| 5.3.1 信号方案优化效果分析 |
| 5.3.2 过饱和状态控制效果分析 |
| 5.3.3 宏观基本图主动引导分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表论文及参与科研情况 |
（7）应急情况下城市交叉口交通信号控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 国内外研究动态 |
| 1.1.1 国内研究现状 |
| 1.1.2 国外发展的城市智能交通信号控制 |
| 1.1.3 该领域目前存在的问题 |
| 1.2 本文研究方向及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 本论文准备解决的问题 |
| 1.3.1 论文主要内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 交通信号控制技术 |
| 2.1 传统信号控制 |
| 2.1.1 传统信号控制种类 |
| 2.1.2 传统交通控制基本形式 |
| 2.2 智能交通控制 |
| 2.2.1 智能交通依据的技术 |
| 2.2.2 智能交通控制的目标 |
| 2.3 基于 Petri 网模型信号控制 |
| 2.3.1 控制原理 |
| 2.3.2 突发性 Petri 网模型分析 |
| 2.4 平面交叉路口信号控制时序模型 |
| 2.4.1 确定最佳信号配时 |
| 2.4.2 信号配时 |
| 2.4.3 实例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 城市混合 Petri 网模型交通信号控制 |
| 3.1 Petri 网原理 |
| 3.1.1 经典 Petri 网 |
| 3.1.2 混合 Petri 网 |
| 3.2 城市交通网的物理分析 |
| 3.2.1 干道的分析模型 |
| 3.2.2 交叉口分析模型 |
| 3.2.3 模型参数估计 |
| 3.3 城市交叉口的 HPN 模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 应急情况下的交叉口信号控制 |
| 4.1 应急情况与应急车辆界定 |
| 4.1.1 应急情况界定 |
| 4.1.2 应急车辆界定 |
| 4.2 应急情况下的城市交通状态 |
| 4.2.1 城市交通理想状态 |
| 4.2.2 应急情况交通特点 |
| 4.2.3 应急情况下的城市交通协调控制目标 |
| 4.3 应急情况下城市信号交叉口状态 |
| 4.3.1 信号交叉口参数设置 |
| 4.3.2 应急车辆通过时信号交叉口变动参数 |
| 4.4 应急车辆通过信号交叉口时的交通条件 |
| 4.4.1 快速通过道路信号交叉路口 |
| 4.4.2 非应急车辆延误最小 |
| 4.4.3 行人与非机动车辆安全通过 |
| 4.4.4 技术保障—应急联动系统 |
| 4.5 应急情况下的交通 Petri 网信号控制 |
| 4.5.1 模糊 Petri 网模型 |
| 4.5.2 应急车辆优先信号策略 |
| 4.6 实例分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 模型算法描述及控制策略仿真 |
| 5.1 Petri 网模型的遗传算法 |
| 5.1.1 编码染色体 |
| 5.1.2 函数确定 |
| 5.1.3 概率选择 |
| 5.1.4 交叉演算 |
| 5.1.5 变异演算 |
| 5.2 MATLAB 仿真软件 |
| 5.2.1 仿真原理 |
| 5.2.2 软件所需计算机配置参数 |
| 5.3 混合 Petri 网模型算法仿真 |
| 5.3.1 算例分析 |
| 5.3.2 模型效果分析 |
| 5.4 模糊 Petri 网模型控制仿真 |
| 5.4.1 算例分析 |
| 5.4.2 结果讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 Petri 网模型遗传算法 MATLAB 程序代码 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）对交通信号灯模糊控制的自主创新性设计（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 交叉口交通平面几何设计设计与相位设计 |
| 2 交通信号新型两级模糊控制思想 |
| 3 新型两级模糊器的设计 |
| 3.1 第一级模糊控制器的设计 |
| 3.2 第二级模糊控制器的设计 |
| 4 仿真研究 |
| 5 动态模拟演示 |
| 6 结 语 |
（9）基于MapX的交通控制仿真系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究概况 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要工作内容 |
| 1.4 本论文的结构 |
| 2 GIS/MapX、交通信号控制 |
| 2.1 GIS |
| 2.1.1 GIS简介 |
| 2.1.2 组件式GIS开发 |
| 2.2 MapX |
| 2.2.1 MapX简介 |
| 2.2.2 MapX功能 |
| 2.2.3 MapX的数据结构和对象模型 |
| 2.3 交通信号控制基本理论 |
| 2.3.1 信号控制参数 |
| 2.3.2 评价指标 |
| 2.3.3 交通控制类别 |
| 2.4 模糊理论基础 |
| 2.4.1 模糊集合和模糊关系 |
| 2.4.2 模糊控制器原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 仿真系统的构建 |
| 3.1 系统功能需求 |
| 3.2 开发条件 |
| 3.3 地图功能实现 |
| 3.3.1 地图框架生成 |
| 3.3.2 路口地图的加载 |
| 3.3.3 图层控制 |
| 3.3.4 动态图层 |
| 3.3.5 地图工具 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 交通控制仿真系统的设计与实现 |
| 4.1 系统模块简介 |
| 4.2 交叉路口模块 |
| 4.3 交通流仿真模块 |
| 4.3.1 车辆生成模块 |
| 4.3.2 车辆跟驰模块 |
| 4.3.3 车辆滞留模块 |
| 4.3.4 车辆驶离模块 |
| 4.4 交通灯模块 |
| 4.5 交通信号控制模块 |
| 4.5.1 定时控制 |
| 4.5.2 模糊控制 |
| 4.5.3 协调控制 |
| 4.6 动态实现 |
| 4.7 人机交互模块 |
| 4.7.1 系统主界面 |
| 4.7.2 输入界面 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 系统效果展示和仿真实验 |
| 5.1 仿真系统效果 |
| 5.2 仿真实验 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 对未来工作的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）基于系统动力学的城市交通流网络管控系统分析与建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 概述 |
| §1.1 研究背景 |
| §1.2 各国城市交通管控及其启示 |
| 1.2.1 美国的城市交通管控 |
| 1.2.2 日本的城市交通管控 |
| 1.2.3 欧盟的城市交通管控 |
| 1.2.4 我国的城市交通管控 |
| 1.2.5 启示 |
| §1.3 研究方法 |
| 1.3.1 系统建模思想 |
| 1.3.2 系统动力学建模技术 |
| 1.3.3 计算机仿真 |
| §1.4 研究内容 |
| §1.5 论文创新点 |
| 第二章 理论基础和文献综述 |
| §2.1 系统动力学理论基础 |
| 2.1.1 系统动力学的发展 |
| 2.1.2 系统动力学模型的特点 |
| 2.1.3 系统动力学研究现状 |
| §2.2 VENSIM 建模环境及工具 |
| 2.2.1 系统动力学流建模步骤 |
| 2.2.2 Vensim 建模环境与工具 |
| §2.3 城市交通流网络管控研究综述 |
| 2.3.1 智能交通系统总体研究概述 |
| 2.3.2 城市非机动车对机动车流的干扰研究 |
| 2.3.3 城市交叉口通行能力及设计的理论研究 |
| 2.3.4 路段和路口复杂交通流车头时距分布研究 |
| 2.3.5 城市复杂交通流微观仿真 |
| §2.4 本章小结 |
| 第三章 城市复杂交通流网络管控系统分析 |
| §3.1 城市复杂交通流网络管控系统基本概念 |
| §3.2 城市交通流网络管控人工系统分析 |
| 3.2.1 交通需求管理系统 |
| 3.2.2 交通组织系统 |
| 3.2.3 人工系统综合与优化 |
| §3.3 城市交通流网络管控机器系统分析 |
| 3.3.1 信号控制系统 |
| 3.3.2 交通诱导系统 |
| §3.4 系统动力学优势和适用性分析 |
| 3.4.1 城市发展与交通发展互动系统的系统分析 |
| 3.4.2 系统动力学方法在研究中的适用性分析 |
| 第四章 城市复杂交通流网络管控系统建模 |
| §4.1 城市复杂交通流网络管控系统整体建模 |
| 4.1.1 建模目标与思路 |
| 4.1.2 系统边界确定 |
| 4.1.3 系统要素与因果关系分析 |
| 4.1.4 系统流图与结构方程式 |
| §4.2 城市复杂交通流网络管控系统参数描述 |
| §4.3 城市交通流网络管控子系统间关系分析 |
| 4.3.1 子系统间关系分析 |
| 4.3.2 子系统间接口建模 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 基于系统动力学的人工系统建模 |
| §5.1 交通需求管理子系统建模 |
| 5.1.1 建模目标 |
| 5.1.2 建模思路 |
| 5.1.3 系统要素分析 |
| 5.1.4 系统因果关系分析 |
| 5.1.5 系统流图与结构方程式 |
| §5.2 交通组织子系统建模 |
| 5.2.1 建模目标 |
| 5.2.2 建模思路 |
| 5.2.3 系统要素分析 |
| 5.2.4 系统因果关系分析 |
| 5.2.5 系统流图与结构方程式 |
| §5.3 交通指挥调度子系统建模 |
| 5.3.1 建模目标 |
| 5.3.2 建模思路 |
| 5.3.3 系统要素分析 |
| 5.3.4 系统因果关系分析 |
| 5.3.5 系统流图与结构方程式 |
| §5.4 本章小结 |
| 第六章 基于系统动力学的机器系统建模 |
| §6.1 信号控制子系统建模 |
| 6.1.1 建模目标 |
| 6.1.2 建模思路 |
| 6.1.3 系统要素分析 |
| 6.1.4 系统因果关系分析 |
| 6.1.5 系统流图与结构方程式 |
| §6.2 交通诱导子系统建模 |
| 6.2.1 建模目标 |
| 6.2.2 建模思路 |
| 6.2.3 系统要素分析 |
| 6.2.4 系统因果关系分析 |
| 6.2.5 系统流图与结构方程式 |
| §6.3 本章小结 |
| 第七章 天津市城市复杂交通流网络管控系统仿真及对策建议 |
| §7.1 天津市城市交通现状分析 |
| §7.2 人工系统模型仿真结果 |
| 7.2.1 交通需求管理子系统仿真结果 |
| 7.2.2 交通组织子系统模型实验验证 |
| 7.2.3 交通指挥调度子系统模型实验验证 |
| §7.3 机器系统模型仿真结果 |
| 7.3.1 信号控制子系统模型仿真结果 |
| 7.3.2 交通诱导子系统模型仿真结果 |
| §7.4 系统整体仿真结果 |
| §7.5 天津市交通流网络管控系统运行效果分析 |
| §7.6 天津市城市交通改进对策建议 |
| 第八章 总结与展望 |
| §8.1 全文总结 |
| §8.2 论文工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表论文和参加科研项目情况 |
四、交通信号控制系统的动态模拟分析（论文参考文献）
- [1]城市区域交通信号协调优化控制策略研究及仿真[D]. 张诗煜. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [2]基于深度强化学习的信号交叉口智能控制方法研究[D]. 袁伯龙. 重庆交通大学, 2021
- [3]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)
- [4]基于状态预测的交通拥堵控制研究与应用[D]. 佘颢. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [5]基于城市交通拥堵预测的主动信号控制方法研究[D]. 江航. 东南大学, 2016(12)
- [6]中国交通工程学术研究综述·2016[J]. 《中国公路学报》编辑部. 中国公路学报, 2016(06)
- [7]应急情况下城市交叉口交通信号控制研究[D]. 田宝春. 兰州交通大学, 2014(03)
- [8]对交通信号灯模糊控制的自主创新性设计[J]. 蒋雪峰,张沥文,杨阳,蔡佳利,刘璐琦,徐昌贵. 现代电子技术, 2010(22)
- [9]基于MapX的交通控制仿真系统的研究[D]. 唐磊. 南京理工大学, 2010(08)
- [10]基于系统动力学的城市交通流网络管控系统分析与建模[D]. 何建伟. 河北工业大学, 2009(04)