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车联网下路网交通状态判别与边界控制

作者：林晓辉，徐建闽著

出版社：华南理工大学出版社出版时间：2020-07-01

开本： 26cm 页数： 219页

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车联网下路网交通状态判别与边界控制版权信息

ISBN：9787562362159
条形码：9787562362159 ; 978-7-5623-6215-9
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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车联网下路网交通状态判别与边界控制内容简介

本书内容主要是利用车联网的技术特征和路网宏观基本图 (MFD) 的客观存在性, 在分析车联网技术、路网MFD相关理论与应用、路网交通状态判别、路网子区划分、交通信号控制的研究现状和发展方向的基础上, 对车联网环境下路网交通状态判别与过饱和交叉口群控制方法中的若干基础理论与关键技术进行了研究与探讨。

车联网下路网交通状态判别与边界控制目录

第1章绪论 1.1 背景与意义 1.1.1 背景 1.1.2 意义 1.2 国内外研究综述 1.2.1 车联网技术研究 1.2.2 MFD的研究 1.2.3 路网交通状态判别方法研究 1.2.4 交通信号控制方法与路网子区划分研究 1.2.5 研究现状问题分析 1.3 主要内容与研究目标 1.3.1 主要内容 1.3.2 研究目标 1.4 技术路线 1.5 本章小结第2章车联网环境下交通参数提取方法与车联网仿真平台搭建研究 2.1 引言 2.2 车联网环境下交通参数提取方法 2.2.1 基于5G通信的车联网 2.2.2 交通流参数提取方法 2.3 基于Vissim的车联网仿真平台搭建与参数校正方法 2.3.1 研究路网和基础数据 2.3.2 车联网仿真平台的搭建 2.3.3 车联网仿真平台参数校正 2.4 实证分析 2.5 本章小结第3章车联网环境下路网MFD估测融合与交通状态判别方法研究 3.1 引言 3.2 基于MFD的联网车*小覆盖率确定方法 3.3 基于数据融合的路网MFD估测方法 3.3.1 基于自适应加权平均的路网MFD估测融合方法 3.3.2 基于BP神经网络的路网MFD估测融合方法 3.3.3 路网MFD估测值的差异性分析方法 3.4 基于MFD+谱聚类+SVM的交通状态判别方法 3.4.1 谱聚类算法与SVM算法简介 3.4.2 基于MFD的交通状态判别方法 3.4.3 基于MFD+谱聚类+SVM的路网交通状态判别方法 3.5 实证分析 3.5.1 基于MFD的联网车*小覆盖率确定结果 3.5.2 基于数据融合的路网MFD估测结果 3.5.3 基于MFD+谱聚类+SVM的交通状态判别结果 3.6 本章小结第4章车联网环境下路网子区与过饱和交叉口群多层边界划分方法研究 4.1 引言 4.2 基于聚类算法的路网子区划分方法与评价 4.2.1 基于Canopy-Kmeans聚类算法的路网子区划分方法 4.2.2 基于ACO-FCM聚类算法的路网子区划分方法 4.2.3 基于MFD的路网子区划分定量评价方法 4.3 基于MFD的过饱和交叉口群多层边界动态划分方法 4.4 实证分析 4.4.1 Canopy-Kmeans算法与K-means算法的路网子区划分结果与评价 4.4.2 ACO-FCM算法与FCM算法的路网子区划分结果与评价 4.4.3 基于MFD的过饱和交叉口群多层边界划分结果 4.5 本章小结第5章车联网环境下基于MFD的过饱和交叉口群单层边界控制方法研究 5.1 引言 5.2 基于MFD的单层边界控制方法 5.3 考虑排队长度的改进单层边界控制方法 5.4 实证分析 5.4.1 实施单层边界控制方法 5.4.2 实施改进单层边界控制方法 5.5 本章小结第6章车联网环境下基于MFD的过饱和交叉口群多层边界迭代学习控制方法研究 6.1 引言 6.2 前馈反馈迭代学习控制器设计 6.3 多层边界前馈反馈迭代学习控制方法 6.4 实证分析 6.5 本章小结第7章总结与展望 7.1 工作总结及主要研究成果 7.2 研究展望参考文献附录1 广州天河区核心路网有关统计表附录2 基于联网车数据估测路网MFD的程序附录3 基于固定检测器估测路网MFD的程序附录4 基于自适应加权平均的路网MFD估测融合方法程序附录5 路网MFD估测值差异性分析程序附录6 基于谱聚类的路网交通状态判别程序附录7 K-means算法程序附录8 SVM多分类器实现过程附录9 计算各时段内各路段的平均速度和平均密度的程序附录10 Canopy+Kmeans算法程序附录1l 蚁群算法+FCM聚类算法程序

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