城市道路信号交叉口交通状态判别方法研究

目录

声明

第1 章 绪 论

1.1 选题背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3.1 研究目标

1.3.2 主要研究内容

1.4 本章小结

第2 章 信号交叉口理论基础

2.1 概述

2.2 信号交叉口交通参数

2.2.1 交通信号时间参数

2.2.2 交通流参数

2.3.1 交通状态定义

2.3.2 交叉口交通状态影响因素

2.3.3 交通状态分类

2.4 常用的交叉口评价指标

①通行能力

②饱和度

③排队长度

④延误时间

⑤停车次数

2.5 本章小结

第3 章 交叉口交通流参数获取与分析

3.1 概述

3.2 数据采集交叉口选取与基本信息

3.3 数据采集时间间隔的确定

3.4 数据采集方案

3.4.1 平均车辆延误提取

3.4.2 饱和度和平均排队长度采集

3.5.1 信号交叉口交通流相似性

3.5.2 信号交叉口的阻滞作用和排队现象

3.6 本章小结

4.1 概述

4.2聚类分析概述

（1）硬聚类

（2）模糊聚类

4.3.1 模糊C均值聚类（FCM）

4.3.2 遗传算法（GA）

4.3.3 GA-FCM算法设计

4.4 模型验证

4.4.1 参数设定

4.4.2 交通状态聚类分析

4.4.3 FCM与GA-FCM算法对比分析

4.5 本章小结

第5 章 基于GRNN的交叉口交通状态判别

5.1 概述

5.2 人工神经网络

5.2.1 人工神经网络的典型模型

5.2.2 广义回归神经网络原理

5.2.3 GRNN模型用于交通状态判别的适用性

5.3 基于GA-FCM和GRNN的交叉口交通状态判别方法

5.3.1基于GA-FCM和GRNN的交叉口交通状态判别方法流程设计

5.3.2 GRNN参数光滑因子的优化

5.4 模型建立与验证

5.5 本章小结

第6 章 结论与展望

6.1 结论

6.2不足与展望

致谢

参考文献

在学期间发表的论文和取得的学术成果