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車聯(lián)網(wǎng)下路網(wǎng)交通狀態(tài)判別與邊界控制

車聯(lián)網(wǎng)下路網(wǎng)交通狀態(tài)判別與邊界控制

出版社：華南理工大學出版社出版時間：2020-07-01
開本： 26cm 頁數(shù)： 219頁
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車聯(lián)網(wǎng)下路網(wǎng)交通狀態(tài)判別與邊界控制 版權(quán)信息

車聯(lián)網(wǎng)下路網(wǎng)交通狀態(tài)判別與邊界控制 內(nèi)容簡介

本書內(nèi)容主要是利用車聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)特征和路網(wǎng)宏觀基本圖 (MFD) 的客觀存在性, 在分析車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、路網(wǎng)MFD相關(guān)理論與應(yīng)用、路網(wǎng)交通狀態(tài)判別、路網(wǎng)子區(qū)劃分、交通信號控制的研究現(xiàn)狀和發(fā)展方向的基礎(chǔ)上, 對車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下路網(wǎng)交通狀態(tài)判別與過飽和交叉口群控制方法中的若干基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)進行了研究與探討。

車聯(lián)網(wǎng)下路網(wǎng)交通狀態(tài)判別與邊界控制 目錄

第1章 緒論 1.1 背景與意義 1.1.1 背景 1.1.2 意義 1.2 國內(nèi)外研究綜述 1.2.1 車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究 1.2.2 MFD的研究 1.2.3 路網(wǎng)交通狀態(tài)判別方法研究 1.2.4 交通信號控制方法與路網(wǎng)子區(qū)劃分研究 1.2.5 研究現(xiàn)狀問題分析 1.3 主要內(nèi)容與研究目標 1.3.1 主要內(nèi)容 1.3.2 研究目標 1.4 技術(shù)路線 1.5 本章小結(jié) 第2章 車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下交通參數(shù)提取方法與車聯(lián)網(wǎng)仿真平臺搭建研究 2.1 引言 2.2 車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下交通參數(shù)提取方法 2.2.1 基于5G通信的車聯(lián)網(wǎng) 2.2.2 交通流參數(shù)提取方法 2.3 基于Vissim的車聯(lián)網(wǎng)仿真平臺搭建與參數(shù)校正方法 2.3.1 研究路網(wǎng)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 2.3.2 車聯(lián)網(wǎng)仿真平臺的搭建 2.3.3 車聯(lián)網(wǎng)仿真平臺參數(shù)校正 2.4 實證分析 2.5 本章小結(jié) 第3章 車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下路網(wǎng)MFD估測融合與交通狀態(tài)判別方法研究 3.1 引言 3.2 基于MFD的聯(lián)網(wǎng)車*小覆蓋率確定方法 3.3 基于數(shù)據(jù)融合的路網(wǎng)MFD估測方法 3.3.1 基于自適應(yīng)加權(quán)平均的路網(wǎng)MFD估測融合方法 3.3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路網(wǎng)MFD估測融合方法 3.3.3 路網(wǎng)MFD估測值的差異性分析方法 3.4 基于MFD+譜聚類+SVM的交通狀態(tài)判別方法 3.4.1 譜聚類算法與SVM算法簡介 3.4.2 基于MFD的交通狀態(tài)判別方法 3.4.3 基于MFD+譜聚類+SVM的路網(wǎng)交通狀態(tài)判別方法 3.5 實證分析 3.5.1 基于MFD的聯(lián)網(wǎng)車*小覆蓋率確定結(jié)果 3.5.2 基于數(shù)據(jù)融合的路網(wǎng)MFD估測結(jié)果 3.5.3 基于MFD+譜聚類+SVM的交通狀態(tài)判別結(jié)果 3.6 本章小結(jié) 第4章 車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下路網(wǎng)子區(qū)與過飽和交叉口群多層邊界劃分方法研究 4.1 引言 4.2 基于聚類算法的路網(wǎng)子區(qū)劃分方法與評價 4.2.1 基于Canopy-Kmeans聚類算法的路網(wǎng)子區(qū)劃分方法 4.2.2 基于ACO-FCM聚類算法的路網(wǎng)子區(qū)劃分方法 4.2.3 基于MFD的路網(wǎng)子區(qū)劃分定量評價方法 4.3 基于MFD的過飽和交叉口群多層邊界動態(tài)劃分方法 4.4 實證分析 4.4.1 Canopy-Kmeans算法與K-means算法的路網(wǎng)子區(qū)劃分結(jié)果與評價 4.4.2 ACO-FCM算法與FCM算法的路網(wǎng)子區(qū)劃分結(jié)果與評價 4.4.3 基于MFD的過飽和交叉口群多層邊界劃分結(jié)果 4.5 本章小結(jié) 第5章 車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下基于MFD的過飽和交叉口群單層邊界控制方法研究 5.1 引言 5.2 基于MFD的單層邊界控制方法 5.3 考慮排隊長度的改進單層邊界控制方法 5.4 實證分析 5.4.1 實施單層邊界控制方法 5.4.2 實施改進單層邊界控制方法 5.5 本章小結(jié) 第6章 車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下基于MFD的過飽和交叉口群多層邊界迭代學習 控制方法研究 6.1 引言 6.2 前饋反饋迭代學習控制器設(shè)計 6.3 多層邊界前饋反饋迭代學習控制方法 6.4 實證分析 6.5 本章小結(jié) 第7章 總結(jié)與展望 7.1 工作總結(jié)及主要研究成果 7.2 研究展望 參考文獻 附錄1 廣州天河區(qū)核心路網(wǎng)有關(guān)統(tǒng)計表 附錄2 基于聯(lián)網(wǎng)車數(shù)據(jù)估測路網(wǎng)MFD的程序 附錄3 基于固定檢測器估測路網(wǎng)MFD的程序 附錄4 基于自適應(yīng)加權(quán)平均的路網(wǎng)MFD估測融合方法程序 附錄5 路網(wǎng)MFD估測值差異性分析程序 附錄6 基于譜聚類的路網(wǎng)交通狀態(tài)判別程序 附錄7 K-means算法程序 附錄8 SVM多分類器實現(xiàn)過程 附錄9 計算各時段內(nèi)各路段的平均速度和平均密度的程序 附錄10 Canopy+Kmeans算法程序 附錄1l 蟻群算法+FCM聚類算法程序
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車聯(lián)網(wǎng)下路網(wǎng)交通狀態(tài)判別與邊界控制 作者簡介

林曉輝，碩士學位，副教授，現(xiàn)任職于廣東交通職業(yè)技術(shù)學院。主編過《道路交通控制技術(shù)應(yīng)用》《高速公路機電系統(tǒng)集成與維護》等書，發(fā)表過多篇論文。

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