基于模糊神经网络的高速公路多匝道控制研究



基于模糊神经网络的高速公路多匝道控制研究

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基于模糊神经网络的高速公路多匝道控制研究

论文目录
第一章概述	第1-14 页
· 选题的背景和意义	第9-10 页
· 国内外研究现状	第10-12 页
· 本文主要研究内容	第12-13 页
· 研究的技术路线	第13-14 页
第二章匝道交通流特性及匝道车流运行模式	第14-32 页
· 交通流的基本理论	第14-19 页
· 交通流基本参数	第14-15 页
· 交通流的基本理论	第15-19 页
· 高速公路交通流模型	第19-23 页
· 高速公路宏观静态交通模型	第20-22 页
· 高速公路动态交通模型	第22-23 页
· 高速公路匝道交通流特性分析	第23-28 页
· 交通流影响因素分析	第23-25 页
· 匝道交通流的宏观特性	第25-26 页
· 模型的数学描述	第26-28 页
· 匝道车流运行模式分析	第28-31 页
· 匝道分流运动描述	第28-29 页
· 合流运行的理论及描述	第29-31 页
· 本章小结	第31-32 页
第三章高速公路匝道及匝道控制概述	第32-41 页
· 高速公路匝道定义及形式	第32-33 页
· 匝道的定义	第32 页
· 匝道的类型	第32-33 页
· 高速公路匝道控制概述	第33-36 页
· 匝道控制的涵义	第33-34 页
· 入口匝道控制的作用	第34 页
· 入口匝道控制的基本原则	第34-35 页
· 匝道控制的策略	第35-36 页
· 匝道控制的调节率	第36 页
· 入口匝道控制的基本方法	第36-40 页
· 关闭控制	第36-37 页
· 定时控制	第37 页
· 交通感应控制	第37 页
· 自适应交通感应匝道控制	第37 页
· 间隙可接受汇流匝道控制	第37-38 页
· 集成的交通感应式系统控制	第38 页
· 高速公路入口匝道动态最优控制	第38-40 页
· 本章小结	第40-41 页
第四章模糊控制理论和神经网络控制	第41-58 页
· 模糊理论及模糊控制概述	第41-46 页
· 模糊控制的发展及其基本结构	第41-43 页
· 模糊化方法	第43-44 页
· 模糊推理	第44-45 页
· 反模糊化方法	第45-46 页
· 神经网络控制概述	第46-53 页
· 神经网络发展	第46-47 页
· 人工神经元模型	第47-48 页
· 神经网络模型	第48-51 页
· 神经网络信息处理的数学过程	第51-53 页
· 神经网络控制和模糊控制的结合	第53-57 页
· 两者的结合是发展的必然	第53-54 页
· 人工神经元网络与模糊系统的共同之处	第54 页
· 人工神经网络与模糊系统的相异之处	第54-56 页
· 人工神经网络与模糊系统的结合	第56-57 页
· 本章小结	第57-58 页
第五章高速公路多匝道控制系统	第58-75 页
· 高速公路多匝道控制系统的建模与多层描述	第58-64 页
· 自组织层	第58-60 页
· 总体协调层	第60-62 页
· 直接控制层	第62-64 页
· 入口匝道模糊神经网络算法	第64-69 页
· 模糊变量与隶属函数的选择	第64-65 页
· 模糊规则的确定	第65 页
· 模糊神经网络的结构和功能	第65-67 页
· 模糊神经网络的学习算法	第67-69 页
· 模糊神经网络仿真研究	第69-74 页
· 仿真工具介绍	第69-70 页
· 仿真参数基本设定	第70 页
· 仿真结果分析	第70-74 页
· 本章小结	第74-75 页
第六章总结和展望	第75-77 页
· 主要研究成果	第75-76 页
· 需进一步研究的问题	第76-77 页
参考文献	第77-81 页
致谢	第81-82 页
在攻读硕士期间发表的学术论文和参加科研情况	第82 页

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