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目录
第一章绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 交通流数据采集研究现状
1.2.2 交通流预测研究现状
1.2.3 交通信号控制研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 技术路线
第二章交叉口数据采集与处理
2.1 交通流检测技术分析
2.1.1 传统检测技术分析
2.1.2 毫米波雷达检测技术分析
2.2 基于毫米波雷达的数据采集技术基础
2.2.1 毫米波雷达系统设备组成
2.2.2 毫米波雷达数据传输
2.3 基于毫米波雷达的数据采集实验设计
2.3.1 雷达布设及场景选取
2.3.2 设备安装及调试
2.3.3 数据获取
2.4 毫米波雷达数据处理与评估
2.4.1 数据处理
2.4.2 数据评估
2.5 本章小结
第三章交通流特性分析及短时预测
3.1 交通流特性分析
3.2 神经网络模型分析
3.2.1 BP神经网络模型
3.2.2 RNN神经网络模型
3.2.3 LSTM 神经网络模型
3.3 LSTM-AMF模型构建
3.3.1 参数优化方法
3.3.2 模型构建
3.4 实验设计与分析
3.4.1 输入数据集
3.4.2 LSTM网络设置
3.4.3 激活函数设置
3.4.4 模型评价指标
3.4.5 模型性能分析
3.5 本章小结
第四章基于MOPSO 算法的信号配时优化方法
4.1 基本理论分析
4.1.1 信号控制基本理论
4.1.2 粒子群算法分析
4.2 多目标配时优化问题分析
4.2.1 多目标信号配时优化指标选取
4.2.2 多目标信号配时优化解集分析
4.3 MD-MOPSO配时方法设计
4.3.1 输入数据
4.3.2 目标函数及约束条件
4.3.3 粒子的定义和更新
4.3.4 个体最优解和全局最优解选择方法
4.4 多目标配时优化算法流程及分析
4.4.1 算法流程
4.4.2 应用场景描述
4.4.3 算法分析
4.5 多目标配时优化流程
4.6 本章小结
第五章信号配时方案仿真及评价
5.1 交叉口实例分析
5.2 仿真模型构建
5.2.1 VISSIM交通仿真平台搭建
5.2.2 仿真实验准备
5.3 仿真结果分析
5.4 本章小结
第六章总结与展望
6.1 论文工作总结
6.2 研究展望
参考文献
攻读硕士期间主要科研成果及奖励
致谢