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第一章绪论
1.1研究背景
1.2国内外研究动态
1.2.1 高速公路交通流模型
1.2.2 高速公路入口匝道控制
1.3研究目的和意义
1.4内容安排
第二章基于粗糙集的高速公路动态交通流Elman神经网络模型
2.1宏观动态交通流数学模型
2.2粗糙集基本概念
2.2.1 上下近似集、不可分辨关系
2.2.2相对正区域及依赖度
2.2.3条件属性核值及约简
2.3 Elman神经网络
2.4基于粗糙集的交通流Elman神经网络模型
2.5仿真研究
2.6本章小结
第三章高速公路入口匝道控制
3.1入口匝道控制目标
3.2高速公路交通流模型
3.3基于粒子群优化的高速公路匝道PI控制器
3.3.1粒子群算法
3.3.2基于粒子群优化的入口匝道PI控制器
3.3.3仿真研究
3.4基于CMAC与PID复合的高速公路入口匝道控制
3.4.1 CMAC与PID复合控制算法
3.4.2基于CMAC与PID复合的入口匝道控制器
3.4.3仿真研究
3.5基于BP神经网络的高速公路匝道PID控制器
3.5.1 BP神经网络整定的PID控制原理
3.5.2基于BP神经网络的PID匝道控制器
3.5.3仿真研究
3.6三种控制方法的比较
3.7本章小结
第四章基于PSO的高速公路多匝道协调控制
4.1宏观交通流模型
4.2多匝道协调控制系统的结构
4.3 PSO优化的PI控制
4.3.1 多目标PSO算法
4.3.2 PSO优化的PI控制算法
4.4仿真研究
4.5本章小结
第五章总结与展望
5.1全文总结
5.2研究工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表论文
致谢