论文题目: 城市道路交通智能控制策略的研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 控制理论与控制工程
作者: 杨立才
导师: 贾磊
关键词: 交通控制,交通诱导,模糊理论,人工神经网络,人工免疫系统,粗集理论,智能交通系统
文献来源: 山东大学
发表年度: 2005
论文摘要: 随着社会经济的不断发展与城市化进程的加快,城市人口和机动车辆日益增加,城市道路交通的拥挤与阻塞已经成为世界大中城市普遍存在的现象,由此带来的交通拥堵、交通事故、能源浪费以及成倍增加的汽车废气排放造成的环境污染等问题,不仅严重地制约着城市和社会经济的可持续发展,同时也严重地影响着城市居民的生活质量。 智能交通系统是解决现代社会交通需求与供给矛盾的重要途径之一。实施智能交通系统工程不仅有利于提高交通的安全性、生产效率与效益,而且关系到土地资源与能源的合理利用、环境污染与噪声的改善,乃至国民经济的持续发展和社会经济效益的全面提高。 智能交通系统是一个发展中的交叉学科,涉及到交通运输系统的各个层面。城市交通是交通系统最为重要的组成部分,城市交通智能控制是实施智能交通系统工程的首要任务,也是目前交通控制工程领域研究的热点问题之一。城市道路交通控制是一个复杂的系统工程问题,涉及到交通工程、自动控制、系统工程、优化调度等自然科学和工程技术的众多学科。作为多学科交叉的研究领域,城市交通智能控制技术的发展依赖于自然科学和工程技术的最新研究成果。把自然科学的最新研究成果和工程技术的最新方法引入城市交通智能控制,可以进一步完善城市交通控制的理论体系及应用,解决日益严重的城市交通难题。这对满足社会需求、推动国家和社会的进步以及学科的发展,无疑都具有十分重要的意义。 城市道路交通是一个有人参与的时变复杂大系统,集成了人、车、路和环境等各种复杂因素,存在高度的复杂性、时变性和不确定性。基于精确数学模型的传统控制方法难以有效解决复杂的现代城市交通问题,基于人工智能的智能控制技术是解决城市交通问题的有效途径。 本文基于模糊逻辑、混沌优化、人工神经网络、人工免疫系统和粗集
论文目录:
摘要
ABSTRACT
缩略词注释表
第一章 绪论
1.1 交通控制的目的和意义
1.2 交通控制的起源与发展
1.3 城市道路交通控制的基本概念
1.3.1 交通控制的基本术语
1.3.2 城市交通控制系统的分类
1.4 城市道路交通控制技术
1.4.1 传统的城市道路交通控制技术
1.4.2 城市交通控制技术的最新进展
1.5 动态交通分配与路径诱导算法
1.5.1 动态交通流分配理论
1.5.2 交通诱导系统研究的热点问题
1.5.3 路径诱导研究的发展方向
1.6 论文立题的依据
1.7 论文的主要内容及结构安排
1.8 论文的主要贡献
第二章 毗邻交叉口的分级模糊协调控制
2.1 分级模糊协调控制算法的提出
2.2 毗邻双交叉口交通模型描述
2.3 毗邻双交叉口的分级模糊协调控制算法
2.4 模糊控制器的设计
2.4.1 变量的模糊化处理
2.4.2 模糊规则的语言表述
2.4.3 隶属度函数的混沌优化
2.4.4 模糊推理及反模糊化
2.5 评价指标
2.6 示例仿真结果分析
2.7 本章小结
第三章 基于大路口理念的城市干线交通控制策略研究
3.1 问题的提出
3.2 大路口的基本理念与工作原理
3.2.1 大路口的基本概念
3.2.2 大路口模型与工作原理
3.3 基于大路口的干线交通模糊协调控制
3.3.1 基于大路口的干线交通模型
3.3.2 干线交通模糊协调控制算法
3.3.3 信号周期的确定
3.3.4 干线交通模糊控制器的设计
3.4 仿真示例分析
3.4.1 评价指标
3.4.2 示例仿真
3.5 本章小结
第四章 基于人工免疫理论的动态路径诱导问题研究
4.1 问题的提出
4.2 人工免疫优化算法
4.2.1 免疫优化的基本原理
4.2.2 改进的人工免疫优化搜索算法
4.2.3 免疫优化算法的收敛性
4.3 城市交通路网模型
4.3.1 相关研究
4.3.2 交通路网节点扩展模型
4.3.3 城市交通路网模型
4.3.4 路阻的确定
4.4 基于人工免疫优化算法的K路最短问题求解
4.4.1 最短路径模型与K路最短问题的数学描述
4.4.2 K路最短路径的人工免疫求解
4.5 本章小结
第五章 城市道路交通信号控制系统的粗集建模
5.1 问题的提出
5.2 粗集的基本概念
5.2.1 知识的表达与不可分辨关系
5.2.2 集合的近似与粗糙隶属函数
5.2.3 决策表、约简与核
5.3 粗模糊控制规则的建立方法
5.4 基于粗集的交通信号模糊控制
5.4.1 交叉口模糊控制系统的结构示例
5.4.2 交通数据的检测与处理
5.4.3 交叉口模糊规则的提取
5.4.4 多交叉口粗模糊建模的讨论
5.5 本章小结
第六章 基于人工免疫理论的交通时段自动划分算法研究
6.1.问题的提出
6.2 免疫系统的基本理论
6.3 人工免疫聚类分析算法
6.3.1 变量定义
6.3.2 算法描述
6.3.3 参数选取原则
6.3.4 算法的收敛性讨论
6.4 交通时段的免疫聚类研究
6.4.1 交通数据的预处理
6.4.2 交通时段聚类分析实例
6.5 本章小结
第七章 基于相似时段与粗正交小波网络的交通流量预测
7.1 问题的提出
7.2 粗集理论与粗神经网络
7.3 正交小波与正交小波网络
7.4 基于粗集的正交小波网络
7.4.1 网络的构造
7.4.2 网络的学习算法
7.4.3 网络参数的选取
7.4.4 输入维数的压缩
7.5 基于相似时段的粗正交小波网络交通流预测模型
7.5.1 交通流量的相关性
7.5.2 相似时段的预测思想
7.5.3 交通流预测模型
7.6 实例分析
7.7 本章小结
第八章 结论与展望
8.1 工作总结与主要创新点
8.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间发表的论文情况
攻读博士学位期间参加的科研项目情况
学位论文评阅及答辩情况表
发布时间: 2006-05-30
参考文献
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