基于流量预测的交通信号控制技术研究

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基于流量预测的交通信号控制技术研究

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基于流量预测的交通信号控制技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第1章绪论	第11-21页
· 课题研究的背景和意义	第11-12页
· 课题研究的背景	第11-12页
· 课题研究的意义	第12页
· 智能交通控制系统概述	第12-15页
· 智能交通系统慨况	第12-13页
· 国内外ITS的发展现状	第13-15页
· 智能交通控制系统关键技术的研究现状	第15-19页
· 车辆检测技术研究现状	第15-16页
· 流量预测技术研究现状	第16-18页
· 信号控制技术研究现状	第18-19页
· 本文的研究内容及结构安排	第19-21页
第2章短时交通预测控制系统的结构和关键技术	第21-35页
· 短时交通预测控制系统结构组成	第21-22页
· 实时交通流量采集技术	第22-24页
· 视频车辆检测法的优势	第22-23页
· 视频车辆检测法的原理	第23-24页
· 交通流量预测技术	第24-33页
· 交通流量预测模块的功能和分类	第24-25页
· 基于数学模型的预测算法	第25-26页
· 基于无数学模型的预测算法	第26-32页
· 流量预测评价指标	第32-33页
· 交通信号控制技术	第33-35页
· 控制原理	第33页
· 控制方案	第33-35页
第3章基于视频的车流量检测算法	第35-49页
· 车辆检测系统的整体设计	第35-36页
· 基于视频的车辆检测器硬件组成	第36-37页
· 目标车辆检测算法	第37-39页
· YUV彩色图像色彩模型	第37-38页
· 背景帧差法	第38-39页
· 以背景帧差法为前提的基于YUV色彩模型的运动目标检测方法	第39页
· 图像的分割与去噪	第39-43页
· 二值化图像分割算法	第39-42页
· 图像去噪算法	第42-43页
· 车流量的计算	第43-45页
· 仿真测试	第45-49页
第4章短时交通流量预测模型算法研究	第49-61页
· 短时交通流量预测方案	第49-50页
· 数据预处理	第50-51页
· 输入变量的模糊分割数	第50页
· 输入、输出变量的归一化处理	第50-51页
· 交通流量预测模型的设计	第51-54页
· 模型参数设置	第51页
· 数据样本	第51-52页
· 基于零阶T-S模神经网络的短时交通流量预测模型	第52-54页
· 对T-S模糊神经网络学习算法的改进	第54-58页
· 粒子群算法优化FNN	第55-57页
· 粒子群蚁群混合优化FNN	第57-58页
· 仿真结果	第58-61页
第5章交通信号模糊神经网络控制	第61-73页
· 信号控制的参数设置和评价指标	第61-64页
· 参数设置	第61-62页
· 评价指标	第62-64页
· 单交叉多相位路口交通模型设计	第64-66页
· 交通布局设计	第64-65页
· 车辆延误模型	第65-66页
· 车型转换	第66页
· 模糊神经网络控制模型	第66-70页
· 控制模型思路	第66-68页
· 控制器结构	第68-69页
· 信号控制算法	第69-70页
· 对模糊神经网络控制器学习算法的改进	第70-71页
· 神经网络训练过程	第70页
· 粒子群算法优化神经网络学习过程	第70-71页
· 系统仿真	第71-73页
第6章总结和展望	第73-75页
· 全文总结	第73-74页
· 未来展望	第74-75页
参考文献	第75-79页
致谢	第79-80页
攻读学位期间参加的科研项目和成果	第80页

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