基于多信息融合的交通流预测及控制诱导协同方法研究

目录

1 绪论

1.1 选题背景及研究意义

1.2 交通流预测研究现状

1.3 交通控制与诱导协同研究现状

1.4 研究内容

1.5 技术路线

2 交通流信息融合分析

2.1 多信息融合的交通流特性

2.2 交通流检测及信息融合技术

2.3 基于深度学习的融合算法模型分析

2.4 本章小结

3 基于多信息融合的交通流预测

3.1 多信息融合的交通流预测模型

3.2 交通流数据的预处理

3.3 道路交叉口向量化

3.4 本章小结

4 基于多信息融合的交通控制与诱导协同办法

4.1 多源交通信息融合结构

4.2 交通信息堆栈神经网络的构成

4.3 多信息融合的交通控制与诱导协同神经网络

4.4 本章小结

5 交通流预测实验及控制诱导协同仿真

5.1 实验数据的描述

5.2 交通流预测的实验结果

5.3 实验结果数据拟合及残差分析

5.4 交通控制与交通诱导协同模型分析

5.5 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

致谢

参考文献

附录