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第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外相关研究与应用回顾
1.2.1 单点信号控制理论回顾
1.2.2 交通状态判别方法回顾
1.2.3 区域信号控制理论回顾
1.2.4 交通信号控制子区划分方法回顾
1.2.5 交通信号智能控制方法回顾
1.3 研究内容及技术路线
1.4 论文框架结构
第2章 考虑协调控制目标的信号控制子区动态划分方法
2.1 信号控制子区划分的必要性
2.2 已有信号控制子区划分方法存在的问题
2.3 考虑协调控制目标的信号控制子区动态划分方法
2.3.1 考虑协调控制目标的信号控制子区动态划分方法概述
2.3.2 信号控制子区划分的原则
2.3.3 考虑协调控制目标的信号控制子区划分流程
2.3.4 信号控制子区的动态调整方法
2.4 本章小结
第3章 基于交通状态判别的单点自适应控制优化方法
3.1 方法概述
3.2 交通状态判别及短时交通流变化趋势分析
3.2.1 基于占有率-流量比率的交通状态判别
3.2.2 短时交通流变化趋势分析
3.3 单点自适应控制目标及目标函数
3.3.1 空闲状态下的控制目标及目标函数
3.3.2 顺畅状态下的控制目标及目标函数
3.3.3 繁忙状态下的控制目标及目标函数
3.3.4 拥堵状态下的控制目标及目标函数
3.3.5 单点自适应控制目标函数的求解方法
3.4 基于交通状态判别的单点自适应信号控制逻辑
3.4.1 控制逻辑概述
3.4.2 基准方案的计算方法和修正方法
3.4.3 基于短时交通流变化趋势的方案微调方法
3.5 本章小结
第4章 基于Q学习的变带宽非对称双向绿波带优化控制方法
4.1 双向绿波带优化模型
4.1.1 对称双向绿波带优化模型
4.1.2 非对称双向绿波带优化模型
4.1.3 变带宽非对称双向绿波带优化模型
4.2 已有的双向绿波带宽权重确定方法及存在问题
4.2.1 已有方法及存在问题
4.2.2 非对称双向绿波带宽分配的目标——双向红灯排队长度相等
4.2.3 采用Q学习算法优化带宽分配的必要性
4.3 基于Q学习的变带宽非对称双向绿波带优化控制方法
4.3.1 方法概述
4.3.2 Q函数和用于Q函数存储人工神经网络
4.3.3 绿波带宽比例调整动作及其选择方法
4.3.4 用于双向绿波带宽权重优化的Q函数的修正
4.4 本章小结
第5章 算例分析:广州市天河中心区
5.1 路网描述
5.2 算例内容
5.3 仿真与控制效果对比评价
5.3.1 路网总体控制效果对比
5.3.2 单点自适应控制效果对比
5.3.3 子区协调控制效果对比
5.4 算例分析小结
第6章 结论
6.1 主要结论
6.2 研究展望
参考文献
附录
攻读博士学位期间发表学术论文情况
致 谢