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智能交通控制理论及其应用PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：刘智勇着
• 出 版 社：北京：科学出版社
• 出版年份：2003
• ISBN：703011258X
• 页数：253 页

图书介绍：本书全面介绍了道路交通智能交通控制系统的基本概念、基本理论和应用方法，真正从人工智能及信息融合角度来研究交通控制问题，所涉及的均是当前信息领域、交通领域的热点问题，目前尚无同类专着。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：船舶动力装置自动调节下一篇：轿车实用技术手册 《智能交通控制理论及其应用》目录 标签：智能交通 理论 控制 智能 交通

第1章 引论1

1.1交通控制发展的历史沿革1

1.2交通控制的意义和任务2

1.2.1道路交通存在的主要问题2

1.2.2交通控制的目的3

1.2.3交通控制的任务4

1.3交通控制的类型4

1.4交通控制与智能交通系统5

参考文献5

2.1基本概念6

第2章 道路交通控制的基本理论和方法6

2.1.1交通灯信号7

2.1.2交通信号灯的安装与排列7

2.1.3交通信号的设置条件8

2.2交通信号控制参数9

2.2.1步与步长10

2.2.2周期10

2.2.3相位10

2.2.4绿信比11

2.2.5相位差12

2.2.6通行能力13

2.3.1宏观稳态交通的基本特征14

2.3交通模型及有关概念14

2.3.2连续交通流模型16

2.3.3城市道路交通模型17

2.3.4高速公路交通模型18

2.4基本的交通控制方法20

2.4.1信号控制下的车辆运动过程及车辆延误20

2.4.2信号控制的配时设计22

2.4.3感应控制24

参考文献28

3.1模糊控制29

3.1.1模糊及模糊控制的概念29

第3章 智能控制与数据融合技术29

3.1.2模糊集合和隶属函数30

3.1.3模糊关系和模糊关系矩阵33

3.1.4模糊语言和模糊推理37

3.1.5模糊控制原理40

3.2神经网络控制45

3.2.1人工神经网络的基本概念45

3.2.2多层前馈神经网络49

3.2.3反馈型神经网络52

3.2.4神经网络控制55

3.3.2线性可分SVM59

3.3支持向量机59

3.3.1最优超平面59

3.3.3线性不可分SVM61

3.3.4非线性SVM62

3.3.5讨论63

3.4遗传算法64

3.4.1自然界生物的遗传与进化64

3.4.2遗传算法的基本原理与算法65

3.4.3遗传算法的特点67

3.4.4遗传算法的应用68

3.5.1数据融合的基本内容69

3.5数据融合69

3.5.2数据融合的体系结构72

3.5.3数据融合的关键技术及存在的问题74

3.5.4数据融合的方法75

3.5.5数据融合技术的应用81

参考文献82

第4章 交通量检测及信息处理83

4.1交通量检测器的类型与基本工作原理83

4.1.1环形线圈检测器83

4.1.2超声波检测器86

4.2.1交通流量87

4.2交通参数的检测方法和计算87

4.1.3视频检测器87

4.2.2车速88

4.2.3占有率89

4.2.4交通密度89

4.3基于信息融合技术的交通量检测方法89

4.3.1基于Kalman滤波的排队长度估计89

4.3.2基于加权平均融合算法的空间平均速度估计90

4.3.3Bayes参数估计融合算法91

4.4基于图像识别技术的交通参数视频检测方法——预处理95

4.4.1摄像机的安装96

4.4.3图像恢复97

4.4.2图像采集与处理的协调97

4.5基于图像识别技术的交通参数视频检测方法——特征提取102

4.5.1图像分割102

4.5.2运动目标分割及阴影的剔除104

4.5.3基于积分思想的特征提取方法107

4.5.4基于坐标变换的特征提取方法111

4.6基于图像识别技术的交通参数视频检测方法——车型分类118

4.6.1基于支持向量机的车型分类方法118

4.6.2基于D-S证据理论的车型分类方法121

参考文献125

4.6.3车流量的统计125

第5章 单路口的智能交通控制127

5.1单路口两相位的模糊控制127

5.1.1延误模型127

5.1.2模糊算法128

5.1.3模糊控制134

5.2单路口的两级模糊控制136

5.2.1延误模型137

5.2.2单路口的两级模糊控制139

5.2.3仿真结果分析142

5.3.1多相位交通控制运行过程143

5.3单路口多相位模糊控制143

5.3.2模糊控制器的设计144

5.3.3仿真结果分析147

5.4基于模糊控制的相位调节方法148

5.4.1有关参数的测量148

5.4.2模糊控制器的设计149

5.4.3相序的调整及相位调节方法152

5.5单路口的神经网络自学习控制153

5.5.1控制系统结构153

5.5.2控制算法154

5.5.3仿真结果分析156

5.6.1基于ANN的平面交叉口交通模型157

5.6单路口交通信号的ANN自校正预测控制157

5.6.2控制器设计159

5.6.3仿真结果分析161

参考文献162

第6章 城市干线交通的信号协调控制164

6.1线控的基本概念和方法164

6.1.1基本概念164

6.1.2协调方式165

6.1.3基本设计方法166

6.2交通干线的递阶模糊神经网络控制170

6.2.1线控问题的描述171

6.2.2交通干线的递阶模糊神经网络控制172

6.2.3仿真结果分析177

参考文献178

第7章 城市区域交通信号控制180

7.1基本概念180

7.2TRANSYT系统182

7.2.1交通模型182

7.2.2信号配时的优化186

7.2.3系统运行评价186

7.3基于遗传算法的交通信号配时优化187

7.3.2GA优化器188

7.3.1方法框架188

7.3.3中观仿真器191

7.4SCOOT系统192

7.4.1SCOOT的原理与交通模型193

7.4.2SCOOT信号参数的优化196

7.4.3SCOOT系统的特点200

7.5SCATS系统201

7.5.1SCATS系统的结构201

7.5.2SCATS系统的原理概述203

7.5.3类饱和度和综合流量204

7.5.4SCATS系统的参数优化205

7.5.5子区的合并与局部车辆感应控制207

7.5.6SCATS系统的特点208

7.6RHODES系统208

7.6.1RHODES系统的主要原理和结构及原型208

7.6.2预测模型210

7.6.3控制方法213

7.6.4公交优先220

7.6.5系统特点221

参考文献222

8.1.1高速公路的交通特性224

8.1高速公路的交通特性和存在的问题224

第8章 高速公路的智能控制224

8.1.2高速公路的交通问题225

8.1.3解决高速公路交通问题的方法227

8.2高速公路入口匝道控制的基本方法227

8.2.1入口匝道控制概述227

8.2.2入口匝道定时控制228

8.2.3入口匝道感应控制230

8.2.4入口匝道集中控制233

8.3高速公路入口匝道动态最优控制233

8.4.1基于神经网络的高速公路稳态和动态交通模型237

8.4高速公路智能交通控制系统的建模及多层描述237

8.4.2基于人工智能的高速公路交通系统的多层描述240

8.5单入口匝道的神经网络控制器242

8.5.1高速公路的神经网络模型242

8.5.2积分型和比例积分型神经网络控制器的结构245

8.5.3神经网络控制器的训练245

8.6高速公路动态交通系统的神经网络预测控制246

8.6.1高速公路交通系统的动态神经网络模型247

8.6.2带约束的神经网络预测控制算法248

8.6.3仿真结果分析251

参考文献252

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摘要：本文以《智能交通控制理论及其应用.pdf电子书版文档下载》为中心，详细阐述了智能交通控制理论的基本概念、发展历程、应用领域以及未来发展趋势。通过对该电子书内容的深入分析，旨在为读者提供一个全面了解智能交通控制理论的视角。

1、理论基础

智能交通控制理论是交通工程、计算机科学、通信技术等多个学科交叉融合的产物。其理论基础主要包括交通流理论、控制理论、人工智能技术等。交通流理论为智能交通控制提供了定量分析的基础，控制理论为智能交通控制提供了方法论的指导，人工智能技术则为智能交通控制提供了实现手段。

在智能交通控制理论中，交通流理论是核心内容之一。通过对交通流量的分析，可以预测交通状况，为交通控制提供依据。控制理论则通过建立数学模型，对交通系统进行优化控制，提高交通效率。人工智能技术则通过机器学习、深度学习等方法，实现对交通数据的智能分析和处理。

此外，智能交通控制理论还涉及到了交通规划、交通管理、交通信息服务等多个方面。这些理论相互交织，共同构成了智能交通控制的理论体系。

2、发展历程

智能交通控制理论的发展历程可以追溯到20世纪50年代。当时，随着汽车数量的增加，交通拥堵问题日益严重。为了解决这一问题，人们开始研究交通流理论，并逐步形成了智能交通控制的基本概念。

20世纪70年代，随着计算机技术的快速发展，智能交通控制系统开始应用于实际交通管理中。这一时期，智能交通控制理论得到了进一步的发展，包括交通信号控制、交通诱导、交通监控等多个方面。

进入21世纪，随着物联网、大数据、云计算等技术的兴起，智能交通控制理论进入了新的发展阶段。这一时期，智能交通控制系统更加智能化、自动化，能够更好地适应复杂多变的交通环境。

3、应用领域

智能交通控制理论在多个领域得到了广泛应用。以下列举几个典型应用领域：

（1）城市交通管理：通过智能交通控制系统，可以对城市交通进行实时监控、调度和管理，提高交通效率，缓解交通拥堵。

（2）高速公路管理：智能交通控制系统可以实现对高速公路的实时监控，提高行车安全，降低交通事故发生率。

（3）公共交通：智能交通控制系统可以优化公共交通调度，提高公共交通服务水平，吸引更多乘客。

（4）交通安全：通过智能交通控制系统，可以实时监测交通状况，及时发现并处理安全隐患，保障交通安全。

4、未来发展趋势

随着科技的不断发展，智能交通控制理论在未来将呈现以下发展趋势：

（1）更加智能化：通过人工智能、大数据等技术，实现交通系统的智能感知、智能决策和智能控制。

（2）更加绿色环保：通过优化交通结构、提高交通效率，降低交通能耗，实现绿色出行。

（3）更加人性化：关注行人、非机动车等弱势群体的出行需求，提高交通系统的包容性。

（4）更加开放共享：打破信息孤岛，实现交通信息共享，提高交通系统的整体效益。

总结：

智能交通控制理论及其应用.pdf电子书版文档下载为我们提供了一个全面了解智能交通控制理论的平台。通过对该电子书内容的深入分析，我们认识到智能交通控制理论在解决交通问题、提高交通效率、保障交通安全等方面的重要作用。未来，随着科技的不断发展，智能交通控制理论将在更多领域得到应用，为人类社会创造更多价值。

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