基于支持向量回归机的城市快速路入口匝道控制方法研究



基于支持向量回归机的城市快速路入口匝道控制方法研究

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基于支持向量回归机的城市快速路入口匝道控制方法研究

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-10页
1 绪论	第10-24页
1.1 研究背景和意义	第10-12页
1.2 国内外研究现状	第12-20页
1.2.1 定时控制	第12-13页
1.2.2 感应控制	第13-14页
1.2.3 智能控制	第14-18页
1.2.4 协调控制	第18-20页
1.3 研究内容与结构	第20-23页
1.3.1 研究内容	第20-21页
1.3.2 论文结构安排	第21-23页
1.4 本章小结	第23-24页
2 快速路入口匝道控制系统的基本问题研究	第24-41页
2.1 快速路入口匝道控制问题	第24-25页
2.2 快速路交通流模型	第25-30页
2.2.1 动态密度模型	第27-28页
2.2.2 动态速度模型	第28-29页
2.2.3 动态流量模型	第29-30页
2.3 入口匝道控制算法	第30-40页
2.3.1 定时控制	第31页
2.3.2 需求容量控制	第31-32页
2.3.3 占有率控制	第32-33页
2.3.4 ALINEA控制	第33-35页
2.3.5 基于BP神经网络的入口匝道控制	第35-40页
2.4 本章小结	第40-41页
3 支持向量回归机算法研究	第41-57页
3.1 支持向量回归机基本算法	第41-50页
3.2 支持向量回归机的参数选择与优化方法研究	第50-56页
3.3 本章小结	第56-57页
4 基于支持向量回归机的入口匝道控制模型研究	第57-71页
4.1 基于支持向量回归机的交通流密度预测模型	第57-65页
4.1.1 数据采集与处理	第58-61页
4.1.2 交通流密度预测模型	第61-64页
4.1.3 交通流预测模型的评价指标	第64-65页
4.2 基于支持向量回归机的入口匝道控制模型	第65-70页
4.2.1 基于当前误差信息的SVR入口匝道控制模型	第66-67页
4.2.2 基于历史误差和当前误差信息的SVR入口匝道控制模型	第67-68页
4.2.3 基于历史、当前和预测误差信息的SVR入口匝道控制模型	第68-69页
4.2.4 入口匝道控制模型的评价指标	第69-70页
4.3 本章小结	第70-71页
5 模型的训练与仿真分析	第71-87页
5.1 数据的获取	第71-75页
5.2 交通流密度预测模型的训练与仿真分析	第75-78页
5.2.1 交通流密度预测模型的训练	第75-78页
5.2.2 交通流密度预测模型的仿真分析	第78页
5.3 入口匝道控制模型的训练与仿真分析	第78-86页
5.3.1 基于支持向量机的入口匝道控制模型的训练	第80-82页
5.3.2 入口匝道控制模型的仿真分析	第82-86页
5.4 本章小结	第86-87页
6 结论与展望	第87-89页
6.1 主要研究成果	第87-88页
6.2 工作展望	第88-89页
参考文献	第89-93页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第93-95页
学位论文数据集	第95页

本篇论文共95页，点击这进入下载页面。

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