智能交通控制理论及其应用【2025|PDF下载-Epub版本|mobi电子书|kindle百度云盘下载】

智能交通控制理论及其应用PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 引论1

1.1交通控制发展的历史沿革1

1.2交通控制的意义和任务2

1.2.1道路交通存在的主要问题2

1.2.2交通控制的目的3

1.2.3交通控制的任务4

1.3交通控制的类型4

1.4交通控制与智能交通系统5

参考文献5

2.1基本概念6

第2章 道路交通控制的基本理论和方法6

2.1.1交通灯信号7

2.1.2交通信号灯的安装与排列7

2.1.3交通信号的设置条件8

2.2交通信号控制参数9

2.2.1步与步长10

2.2.2周期10

2.2.3相位10

2.2.4绿信比11

2.2.5相位差12

2.2.6通行能力13

2.3.1宏观稳态交通的基本特征14

2.3交通模型及有关概念14

2.3.2连续交通流模型16

2.3.3城市道路交通模型17

2.3.4高速公路交通模型18

2.4基本的交通控制方法20

2.4.1信号控制下的车辆运动过程及车辆延误20

2.4.2信号控制的配时设计22

2.4.3感应控制24

参考文献28

3.1模糊控制29

3.1.1模糊及模糊控制的概念29

第3章 智能控制与数据融合技术29

3.1.2模糊集合和隶属函数30

3.1.3模糊关系和模糊关系矩阵33

3.1.4模糊语言和模糊推理37

3.1.5模糊控制原理40

3.2神经网络控制45

3.2.1人工神经网络的基本概念45

3.2.2多层前馈神经网络49

3.2.3反馈型神经网络52

3.2.4神经网络控制55

3.3.2线性可分SVM59

3.3支持向量机59

3.3.1最优超平面59

3.3.3线性不可分SVM61

3.3.4非线性SVM62

3.3.5讨论63

3.4遗传算法64

3.4.1自然界生物的遗传与进化64

3.4.2遗传算法的基本原理与算法65

3.4.3遗传算法的特点67

3.4.4遗传算法的应用68

3.5.1数据融合的基本内容69

3.5数据融合69

3.5.2数据融合的体系结构72

3.5.3数据融合的关键技术及存在的问题74

3.5.4数据融合的方法75

3.5.5数据融合技术的应用81

参考文献82

第4章 交通量检测及信息处理83

4.1交通量检测器的类型与基本工作原理83

4.1.1环形线圈检测器83

4.1.2超声波检测器86

4.2.1交通流量87

4.2交通参数的检测方法和计算87

4.1.3视频检测器87

4.2.2车速88

4.2.3占有率89

4.2.4交通密度89

4.3基于信息融合技术的交通量检测方法89

4.3.1基于Kalman滤波的排队长度估计89

4.3.2基于加权平均融合算法的空间平均速度估计90

4.3.3Bayes参数估计融合算法91

4.4基于图像识别技术的交通参数视频检测方法——预处理95

4.4.1摄像机的安装96

4.4.3图像恢复97

4.4.2图像采集与处理的协调97

4.5基于图像识别技术的交通参数视频检测方法——特征提取102

4.5.1图像分割102

4.5.2运动目标分割及阴影的剔除104

4.5.3基于积分思想的特征提取方法107

4.5.4基于坐标变换的特征提取方法111

4.6基于图像识别技术的交通参数视频检测方法——车型分类118

4.6.1基于支持向量机的车型分类方法118

4.6.2基于D-S证据理论的车型分类方法121

参考文献125

4.6.3车流量的统计125

第5章 单路口的智能交通控制127

5.1单路口两相位的模糊控制127

5.1.1延误模型127

5.1.2模糊算法128

5.1.3模糊控制134

5.2单路口的两级模糊控制136

5.2.1延误模型137

5.2.2单路口的两级模糊控制139

5.2.3仿真结果分析142

5.3.1多相位交通控制运行过程143

5.3单路口多相位模糊控制143

5.3.2模糊控制器的设计144

5.3.3仿真结果分析147

5.4基于模糊控制的相位调节方法148

5.4.1有关参数的测量148

5.4.2模糊控制器的设计149

5.4.3相序的调整及相位调节方法152

5.5单路口的神经网络自学习控制153

5.5.1控制系统结构153

5.5.2控制算法154

5.5.3仿真结果分析156

5.6.1基于ANN的平面交叉口交通模型157

5.6单路口交通信号的ANN自校正预测控制157

5.6.2控制器设计159

5.6.3仿真结果分析161

参考文献162

第6章 城市干线交通的信号协调控制164

6.1线控的基本概念和方法164

6.1.1基本概念164

6.1.2协调方式165

6.1.3基本设计方法166

6.2交通干线的递阶模糊神经网络控制170

6.2.1线控问题的描述171

6.2.2交通干线的递阶模糊神经网络控制172

6.2.3仿真结果分析177

参考文献178

第7章 城市区域交通信号控制180

7.1基本概念180

7.2TRANSYT系统182

7.2.1交通模型182

7.2.2信号配时的优化186

7.2.3系统运行评价186

7.3基于遗传算法的交通信号配时优化187

7.3.2GA优化器188

7.3.1方法框架188

7.3.3中观仿真器191

7.4SCOOT系统192

7.4.1SCOOT的原理与交通模型193

7.4.2SCOOT信号参数的优化196

7.4.3SCOOT系统的特点200

7.5SCATS系统201

7.5.1SCATS系统的结构201

7.5.2SCATS系统的原理概述203

7.5.3类饱和度和综合流量204

7.5.4SCATS系统的参数优化205

7.5.5子区的合并与局部车辆感应控制207

7.5.6SCATS系统的特点208

7.6RHODES系统208

7.6.1RHODES系统的主要原理和结构及原型208

7.6.2预测模型210

7.6.3控制方法213

7.6.4公交优先220

7.6.5系统特点221

参考文献222

8.1.1高速公路的交通特性224

8.1高速公路的交通特性和存在的问题224

第8章 高速公路的智能控制224

8.1.2高速公路的交通问题225

8.1.3解决高速公路交通问题的方法227

8.2高速公路入口匝道控制的基本方法227

8.2.1入口匝道控制概述227

8.2.2入口匝道定时控制228

8.2.3入口匝道感应控制230

8.2.4入口匝道集中控制233

8.3高速公路入口匝道动态最优控制233

8.4.1基于神经网络的高速公路稳态和动态交通模型237

8.4高速公路智能交通控制系统的建模及多层描述237

8.4.2基于人工智能的高速公路交通系统的多层描述240

8.5单入口匝道的神经网络控制器242

8.5.1高速公路的神经网络模型242

8.5.2积分型和比例积分型神经网络控制器的结构245

8.5.3神经网络控制器的训练245

8.6高速公路动态交通系统的神经网络预测控制246

8.6.1高速公路交通系统的动态神经网络模型247

8.6.2带约束的神经网络预测控制算法248

8.6.3仿真结果分析251

参考文献252