论文摘要
智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)是当今世界各国城市交通管理现代化发展的方向。它是应用现代信息技术、通信技术、计算机技术和智能优化技术等解决城市交通拥挤、改善行车安全、提高运行效率、减少空气污染等问题的有效途径。随着我国社会经济的快速发展,近年来,我国大城市机动车的保有量得到了迅猛增加,道路交通需求呈现高速增长态势,“交通拥堵”和“停车难”问题在日益尖锐化,尤其是机动车停车场数量少、现代化管理程度低,面对迅猛增加的机动车保有量,更加不堪重负。所以加快研究和开发我国城市的ITS系统,具有非常重要的现实意义。城市停车诱导系统是城市ITS系统的一个重要组成部分,在国外许多大城市都不同程度的发展了停车诱导系统,其应用情况与研究结果表明,通过停车诱导系统可以提高停车设施利用率,方便驾驶员停车,可使道路交通拥挤和停车问题得到相当大的改善。我国城市停车诱导系统的建设正处在一个重要的发展时期,如何在借鉴国外经验的基础上,结合我国城市交通发展的特点,研究与开发我国大城市的停车诱导系统,是我们面临的一个重要任务。本论文以北京市级科研项目“商务中心区(CBD)停车诱导信息系统开发研究”为背景,通过参加实际科研工作,主要对我国大城市停车诱导信息发布系统模型与方法进行了选题研究。论文在对国内外研究现状和发展趋势详细分析的基础上,结合我国的实际,对建设我国大城市停车诱导系统的总体框架和功能结构进行了分析,并对四大子系统的功能模块进行分析。在停车诱导系统中,停车信息是整个系统的核心和关键,所以本文的重点是对停车诱导系统的信息发布方法和诱导屏布设优化方法进行了深入研究。在对停车信息发布影响因素分析的基础上,提出了基于分区思想的三级诱导信息发布策略;在对停车诱导屏布设的基本原则和显示方式及悬挂方式要求等分析的基础上,提出了在给定道路网络结构和停车场空间分布条件下,制订停车诱导屏布设优化的求解方法,并针对复杂的停车诱导屏布设优化问题构建了模型,及对模型求解的遗传算法进行了深入的探讨。最后,以北京CBD区域停车诱导信息系统的实际开发为例,对停车诱导系统专用诱导屏的设计方案进行了示例分析。并以一仿真示例具体应用过程来进一步说明基于遗传算法的停车诱导屏布设优化模型的有效性。论文的研究成果为实际系统的开发提供了一定的理论和方法依据。
论文目录
致谢中文摘要ABSTRACT1 绪论1.1 选题背景和研究意义1.2 国内外研究现状及发展趋势1.2.1 国内外停车诱导系统相关理论研究综述1.2.2 国内外停车诱导系统的应用现状与发展趋势1.2.3 目前停车诱导系统发展存在的问题1.3 论文的结构与主要研究内容1.4 论文创新点1.5 本章小结2 停车诱导系统的功能结构分析2.1 城市停车诱导系统的基本概念及功能2.1.1 城市停车诱导系统的基本概念2.1.2 城市停车诱导系统的基本特点及功能2.2 停车诱导系统的总体结构分析2.3 停车诱导系统的基本层次结构设计2.4 城市停车诱导各子系统的功能模块分析2.4.1 信息采集子系统的分析2.4.2 信息处理子系统的分析2.4.3 信息传输通讯子系统的分析2.4.4 信息发布子系统的分析2.5 停车诱导系统的基本工作流程2.6 本章小结3 停车诱导系统信息发布方法的研究3.1 停车信息发布影响因素的分析3.2 停车信息发布的方式与诱导策略3.2.1 信息发布的基本方式3.2.2 信息发布的基本思想与诱导策略3.3 停车诱导信息发布的控制方法3.3.1 信息发布控制的层次结构3.3.2 有效停车泊位信息发布的控制策略3.3.3 诱导信息数据刷新控制周期和空/满状态判定方法3.3.4 诱导系统信息发布动态控制算法3.4 本章小结4 停车诱导系统的诱导屏布设优化方法的研究4.1 停车诱导屏布设的基本要求及原则4.1.1 停车诱导屏布设的基本要求4.1.2 停车诱导屏布设的基本原则4.2 停车诱导屏显示方式与悬挂方式的选择4.2.1 停车诱导屏显示方式的选择4.2.2 停车诱导屏悬挂方式的选择4.3 停车诱导屏布设优化方法的研究4.3.1 停车诱导屏合理布设的传统经验方法4.3.2 停车诱导屏合理布设综合优化问题的遗传算法研究4.4 本章小结5 北京市CBD停车诱导信息发布系统的设计实例分析5.1 研究背景分析5.2 CBD停车诱导信息系统总体结构分析5.3 CBD停车诱导系统诱导屏的设计与实现5.3.1 CBD停车诱导屏的诱导策略5.3.2 CBD停车诱导屏的分级设计与实现5.4 停车诱导屏的布设优化示例分析5.4.1 基于经验方法的二级诱导屏布设优化示例分析5.4.2 基于遗传算法的二级诱导屏布设优化仿真示例分析5.5 本章小结6 结论及展望6.1 论文的主要结论6.2 需待研究的问题及展望参考文献作者简历学位论文数据集
相关论文文献
标签:停车诱导论文; 信息系统论文; 模型方法论文; 遗传算法论文;