過飽和狀態(tài)下交叉口群交通運(yùn)行分析與信號控制

內(nèi)容概要

　　本書主要包括3部分。主要介紹了交叉口群的基本特性及相關(guān)概念，分析了交通狀態(tài)識別與過飽和狀態(tài)交通信號控制的已有研究成果，分析了交叉口群的基本交通特性和其擁堵形成、疏散機(jī)理，介紹了交通運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集，并建立了數(shù)據(jù)分析方法。建立了面向信號交通控制的城市道路交叉口群的交通狀態(tài)識別方法。

書籍目錄

第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 相關(guān)概念及定義
1.2.1 交叉口群
1.2.2 交叉口群過飽和狀態(tài)
1.2.3 交叉口群關(guān)鍵路徑
1.3 研究目標(biāo)及內(nèi)容
1.3.1 研究目標(biāo)
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 技術(shù)路線
第二章 交叉口群交通控制相關(guān)研究綜述
2.1 交叉口群交通關(guān)聯(lián)性
2.1.1 信號控制子區(qū)劃分
2.1.2 交叉口群交通關(guān)聯(lián)性
2.2 路網(wǎng)交通狀態(tài)識別研究綜述
2.2.1 路網(wǎng)交通狀態(tài)識別及應(yīng)用
2.2.2 交通控制系統(tǒng)的狀態(tài)識別
2.2.3 路網(wǎng)關(guān)鍵路徑識別
2.2.4 短時(shí)交通流預(yù)測
2.3 過飽和狀態(tài)交通控制
2.3.1 單點(diǎn)交叉口控制
2.3.2 交叉口協(xié)調(diào)控制
2.3.3 宏觀交通管理
2.3.4 交通擁堵的集散機(jī)理
2.4 總結(jié)及研究方向
第三章 交叉口群交通特性分析
3.1 交叉口群特性分析
3.1.1 幾何拓?fù)涮匦?br />3.1.2 道路空間特性
3.1.3 交通流特性
3.1.4 交通控制特性
3.2 交叉口群擁堵形成機(jī)理
3.2.1 交通擁堵誘發(fā)因素
3.2.2 過飽和狀態(tài)形成過程
3.3 交叉口群擁堵疏散過程
3.4 交叉口群網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷均衡問題
第四章 交通運(yùn)行數(shù)據(jù)采集及分析
4.1 交通參數(shù)選擇與數(shù)據(jù)采集
4.1.1 交通參數(shù)的選擇
4.1.2 常用數(shù)據(jù)采集方法
4.2 數(shù)據(jù)采集方法選擇
4.2.1 交通檢測技術(shù)性能比較分析及選擇
4.2.2 交叉口群交通檢測器優(yōu)化配置
4.3 交通數(shù)據(jù)清洗及處理
4.3.1 交通流丟失數(shù)據(jù)補(bǔ)齊
4.3.2 交通流錯(cuò)誤數(shù)據(jù)判別和修正
4.3.3 交通流冗余數(shù)據(jù)約簡
第五章 交叉口群范圍界定
5.1 交叉口群范圍劃分原則與目標(biāo)
5.2 交叉口群交通關(guān)聯(lián)性分析
5.2.1 車流離散分析
5.2.2 交通關(guān)聯(lián)性模型
5.2.3 關(guān)聯(lián)指標(biāo)變化敏感性
5.2.4 路徑關(guān)聯(lián)度
5.2.5 計(jì)算示例
5.3 基于特征矩陣的交叉口群范圍劃分
5.3.1 交叉口群關(guān)聯(lián)矩陣
5.3.2 確定方法及流程
5.3.3 實(shí)例驗(yàn)證
5.4 基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交叉口群范圍劃分
5.4.1 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5.4.2 劃分流程
5.4.3 方法驗(yàn)證
第六章 交叉口群過飽和狀態(tài)識別方法
6.1 過飽和狀態(tài)的延伸定義
6.2 過飽和狀態(tài)識別算法
6.2.1 滯留排隊(duì)長度估計(jì)算法
6.2.2 溢流狀態(tài)識別算法
6.2.3 基于路徑的交叉口群過飽和狀態(tài)識別
6.3 過飽和狀態(tài)擴(kuò)散范圍估計(jì)
6.3.1 過飽和狀態(tài)擴(kuò)散范圍估計(jì)流程
6.3.2 單個(gè)路段過飽和狀態(tài)的擴(kuò)散范圍估計(jì)
6.3.3 交叉口群過飽和狀態(tài)的擴(kuò)散范圍估計(jì)方法
6.3.4 過飽和狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的估計(jì)方法
6.4 實(shí)例驗(yàn)證
6.4.1 測試區(qū)域及數(shù)據(jù)描述
6.4.2 滯留排隊(duì)長度估計(jì)
6.4.3 溢流狀態(tài)識別
6.4.4 過飽和狀態(tài)擴(kuò)散范圍分析
第七章 交叉口群關(guān)鍵路徑識別及劃分
7.1 關(guān)鍵路徑識別及分級模型框架
7.1.1 交叉口群關(guān)鍵路徑識別問題
7.1.2 模型框架
7.2 基于小波變換的交通數(shù)據(jù)預(yù)處理
7.2.1 小波變換模型
7.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理過程
7.3 基于頻譜分析的交叉口群路徑關(guān)聯(lián)度計(jì)算
7.3.1 頻譜分析算法
7.3.2 路徑關(guān)聯(lián)性計(jì)算
7.4 基于模糊識別的關(guān)鍵路徑等級劃分
7.5 實(shí)例驗(yàn)證
7.5.1 模型結(jié)果
7.5.2 結(jié)果分析
第八章 基本交通參數(shù)的短時(shí)預(yù)測模型
8.1 基本交通參數(shù)短時(shí)預(yù)測模型對比分析
8.1.1 基本交通參數(shù)短時(shí)預(yù)測模型
8.1.2 常規(guī)預(yù)測方法對比分析
8.2 改進(jìn)的指數(shù)平滑預(yù)測方法
8.2.1 加權(quán)系數(shù)對預(yù)測結(jié)果的影響
8.2.2 加權(quán)系數(shù)的自適應(yīng)確定方法
8.3 基于SSNN和擴(kuò)展卡爾曼濾波的預(yù)測模型
8.3.1 交叉口群短時(shí)預(yù)測的狀態(tài)空間表述
8.3.2 基于SSNN和擴(kuò)展卡爾曼濾波的短時(shí)交通流預(yù)測模型
8.4 基于數(shù)據(jù)融合的預(yù)測方法
8.4.1 融合模型的建立
8.4.2 權(quán)重的確定方法
8.5 模型驗(yàn)證
8.5.1 數(shù)據(jù)描述
8.5.2 改進(jìn)的指數(shù)平滑預(yù)測方法
8.5.3 狀態(tài)空間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和擴(kuò)展卡爾曼濾波方法
8.5.4 基于數(shù)據(jù)融合的預(yù)測方法
第九章 過飽和狀態(tài)下交叉口群交通控制策略與模型
9.1 傳統(tǒng)協(xié)調(diào)信號控制方案失效原因分析
9.1.1 干線協(xié)調(diào)控制失效原因分析
9.1.2 區(qū)域協(xié)調(diào)控制失效原因分析
9.2 交叉口群控制策略優(yōu)化目標(biāo)
9.2.1 過飽和狀態(tài)交通控制目標(biāo)的要求
9.2.2 過飽和狀態(tài)下交叉口群交通控制優(yōu)化目標(biāo)
9.3 控制策略的控制結(jié)構(gòu)
9.3.1 過飽和狀態(tài)交叉口群的控制結(jié)構(gòu)
9.3.2 交叉口群過飽和狀態(tài)交通信號控制策略
9.4 城市道路交叉口群控制模型
9.5 動靜態(tài)協(xié)同的交通信號控制
9.5.1 過飽和狀態(tài)交叉口群動靜態(tài)協(xié)同交通控制流程
9.5.2 交叉口群過飽和交通控制優(yōu)化模型框架
第十章 交通信號配時(shí)方案靜態(tài)優(yōu)化
10.1 靜態(tài)優(yōu)化控制算法概述
10.2 多目標(biāo)優(yōu)化算法
10.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化
10.2.2 古典多目標(biāo)優(yōu)化方法
10.2.3 多目標(biāo)遺傳算法
10.3 基于NSGA-Ⅱ的交叉口群靜態(tài)優(yōu)化控制算法
10.3.1 NSGA-Ⅱ算法
10.3.2 算法實(shí)現(xiàn)
10.4 算法驗(yàn)證分析
第十一章 過飽和狀態(tài)交叉口群交通動態(tài)控制優(yōu)化算法
11.1 過飽和狀態(tài)交叉口群交通動態(tài)控制優(yōu)化流程
11.2 參考協(xié)調(diào)控制周期計(jì)算
11.3 相位差計(jì)算方法
11.4 單點(diǎn)交叉口綠信比優(yōu)化
11.5 單點(diǎn)交叉口相位相序的優(yōu)化與選擇
11.6 交通信號控制方案在線調(diào)整耗時(shí)分析
11.7 仿真應(yīng)用實(shí)驗(yàn)
11.7.1 仿真測試數(shù)據(jù)
11.7.2 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
11.7.3 仿真應(yīng)用試驗(yàn)結(jié)果分析
第十二章 交叉口群交通信號控制相關(guān)問題
12.1 交通控制與交通誘導(dǎo)的協(xié)同
12.2 車流離散模型簇分析
12.3 交叉口群協(xié)調(diào)控制的升降級問題
12.4 信號配時(shí)方案轉(zhuǎn)換分析
參考文獻(xiàn)
后記

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