一、行人过街信号与交叉口信号的协调控制（论文文献综述）
赵丽[1]（2021）在《基于公交优先的干线协调控制策略研究》文中研究表明随着我国城市机动车数量的不断增长,城市道路交通压力日益增大。公共交通具有客运量大、占用道路资源少、运输效率高等优点。因此,优先发展公共交通可以有效缓解城市道路的交通压力,提高交通运输效率,促进城市公共交通健康发展。在城市信号控制系统中,干线协调控制与公交优先控制都能够针对城市交通拥堵问题起到一定的缓解作用,但是实质上这两种控制方式的最终目标具有不同的侧重点:干道协调控制需要保证社会车辆的通行效益最大,而公交优先控制则更侧重于为公交车辆在道路上争取更多的优先通行权。因此,在保证干线协调控制的基础上实现公交优先,具有重要的现实意义。本文首先分析了公交优先信号控制基础理论,通过分析各种融合方法的优点,以交通流到达率更精确为目标,选用BP神经网络建立多源交通流数据融合模型,将多个检测器检测到的交通流进行融合,为单交叉口配时优化模型仿真分析奠定基础。基于交叉口各相位的乘客流量比建立绿信比优化模型,对各个相位的绿信比进行重新分配,并且考虑到非优先相位绿灯时间约束以及周期时长约束,以交叉口综合通行能力最优为目标建立单点公交优先信号配时优化模型。通过对干线协调下公交优先信号触发条件的分析,确定公交优先控制策略的控制流程和控制参数;以单点公交优先控制为基础,对干线协调控制的时序参数进行优化,建立了基于公交优先的相位差优化模型,并利用遗传算法对模型进行求解,得到干线公交优先协调控制方案,实现干线绿波与公交的协调控制优先信号。基于融合算法得到融合后的交通流量,利用融合后的交通流量对优化模型进行求解,设计出仿真测试方案,通过对现状信号控制、传统公交优先信号控制和干线公交优先信号协调控制三种控制方式进行仿真分析,并以干线车均延误、人均延误和公交车辆晚点时间作为评价指标进行评价,结果表明,本文提出的公交优先协调控制方式能够更有效的减少行车延误,提高公交车辆的准点率,使交叉口及干线的综合通行能力得到提高。
王槟楚[2]（2021）在《全向行人过街交叉口信号协调控制算法研究》文中研究表明全向行人过街交叉口,一种以行人优先为重点、在交叉口增设了行人专属相位以保障行人安全、确保行人通行效率的交叉口,近年来在国内外逐渐兴起。全向行人过街交叉口的设计理念偏向行人利益,相应地会影响在此交叉口行驶等待的机动车通行效率。为保障行人高效安全地通过交叉口并综合考虑机动车通行效率,本文对全向行人过街交叉口信号协调控制算法进行研究。首先,根据全向行人过街交叉口的设计初衷与设置适用条件,考虑行人和机动车的通行安全和通行效率,对比传统信号协调控制效果评价指标选取,将交叉口模式对交通安全方面和效率方面的影响集成到一个经济效益评价框架中,构建了全向交叉口信号协调控制成本目标函数。其次,对交叉口的安全成本和效率成本进行建模,提出含有全向交叉口的信号协调控制成本目标函数的计算方法和全向交叉口协调控制的约束条件。最后,提出了一种全向交叉口信号协调控制的关键交叉口选取方法,讨论了全向交叉口协调控制的两种情况,在含有一个或多个全向交叉口的全向交叉口协调控制中,选取全向交叉口或最小成本最大的全向交叉口作为全向交叉口协调控制的关键交叉口,确定全向交叉口协调控制的公共周期。利用VISSIM软件进行仿真对比,输出两种情况下车辆路网评估结果和行人路网评估结果,从路网评估结果中选取了六个车辆指标与两个行人指标对全向交叉口协调控制与传统干线协调控制进行评价,对得到的仿真评价数据进行整理分析,验证了全向交叉口信号协调控制方法的有效性。
程建梅,黄羽[3]（2020）在《路段行人过街信号与交叉口信号协调控制研究》文中进行了进一步梳理无信号控制路段人行横道通常采用行人优先通行规则,车辆需穿插行人空档通行,当交通流量较大时,会造成路段延误增加。为了更好地解决这一问题,文章以泸州市龙透关路为例,对该路段人行横道及交叉口的几何结构、渠化现状、交通流量等数据进行调查分析,发现该路段人行横道与交叉口适合采用干线协调控制,运用定时式协调控制理论,并根据实测数据对交叉口及人行横道进行信号配时设计,确定共用周期和绿信比,再利用数解法确定协调控制方案,采用VISSIM进行仿真分析。结果表明,实行协调控制可以有效减少过街行人对车流的干扰,在满足行人过街需求的同时获得较好的绿波通行效果。
潘媛[4]（2020）在《考虑子区划分和区间协调的干线绿波优化控制研究》文中研究说明随着城市化的进一步加深和国民经济的快速发展,居民生活水平逐渐提升,汽车保有量稳步增长,交通需求不断增加,交通拥堵、尾气污染等道路交通问题日益显着,严重影响到居民的日常生活。交叉口作为城市路网的重要节点,直接影响着城市道路的通达性,因此优化交叉口的信号控制是解决城市交通问题的重要手段。而主干路作为城市道路的主要载体,承担了大量的交通负荷,因此实施干线信号协调控制,保证干线车流的畅通,对提高路网的通行能力,缓解一系列的交通问题具有重要作用。本文在对研究现状进行总结分析的基础上,针对既有研究的不足,对干线协调控制、控制子区划分以及相邻子区间协调优化的方法进行研究,主要研究内容如下:（1）对干线协调控制的主要方法进行探究,通过分析比较不同方法的优劣性选择AM-BAND（Asymmetrical Multi-BAND）模型作为本文研究的基础模型,并针对传统最大绿波带模型中以平均车速进行干线协调控制方案设计的缺陷,结合车辆行驶过程中车速波动的实际情况,选取95%置信水平下的速度区间作为绿波速度的波动区间,在AM-BAND模型的基础上添加速度波动区间约束,建立考虑速度波动区间的干线绿波协调控制模型,并结合模型特点对求解方法进行介绍。（2）鉴于交叉口数量对干线协调控制效果的制约,本文通过控制子区划分技术,实现对大规模干线的协调控制。针对现有研究中子区划分与协调控制两步骤相脱离,忽略了子区划分方案对干线协调控制效果影响的问题,本文根据交叉口、路段与控制子区间的关系,引入三个0-1变量,将子区划分与协调控制过程相结合,在上文建立的考虑速度波动区间的干线绿波协调控制模型的基础上,以各相邻交叉口间绿波带宽的均值最大为目标建立控制子区划分模型,并根据模型特点采用遗传算法进行求解。（3）为加强相邻子区间的协调优化,本文介绍了有效绿波时间的概念,通过分析干线上直行车流的构成,构造驶入下游子区车流量的分阶段函数,并以有效绿波时间内上游子区最后一个交叉口到达下游子区第一个交叉口的车辆数最大为目标函数,建立基于连续通行量的相邻子区间协调优化模型,对相邻子区间的相位差进行优化,同时给出了具体的求解算法。（4）本文以中关村大街为案例,根据现场调研数据,分别对上述子区划分模型及子区间的协调优化模型进行计算求解,并通过Vissim软件进行仿真分析,仿真结果进一步证实了上述模型对大规模干线进行协调控制的优越性。全文共有:图25幅,表49个,参考文献87篇。
王媛青[5]（2020）在《车路协同环境下交通信号动态配时研究》文中进行了进一步梳理在城市路网中,提高通行效率的关键在于,如何协调并减少车辆通过交叉路口的时间,而信号配时的均衡性与车辆通过交叉口的速度,均是影响交通流通行效率的制约因素,当交通呈现出拥堵状态时,一小段交通波动极易影响到路段上其余的交通,甚至影响上游交叉口的交通。目前,中国城市交通信号配时仍存在采用定时控制,经验控制等方式,在信号交叉口,车辆被动接受绿灯剩余时间的支配,极易造成车辆二次通过交叉口,已无法满足城市交通实时性、高效性、整体性等发展趋势的需求。近年来,车路协同研究兴起,研究成果逐渐成型,考虑车辆通行,交叉口进行信号动态配时成为可能。本文研究车路协同环境下,交通信号动态配时方法。首先进行基于多目标优化的交通信号动态配时模型研究,将单交叉口作为研究对象,设计车速引导场景,选择车辆平均延误时间、平均停车次数、平均行驶速度以及道路通行能力作为优化目标,以周期时长、各相位有效绿灯时间、驶离交叉口的引导车速作为控制变量,饱和度为约束条件,利用Tracker软件处理车辆运行视频、MATLAB软件编写遗传算法程序求解;其次,进行多交叉口信号动态协调研究,选择干道上多交叉口作为研究对象,选取关键交叉口后,利用多目标动态配时模型计算其周期时长、各相位有效绿灯时间与驶离车速,并将其作为干线协调帯速,继而采用数解法求解多交叉口相位差,动态协调干线车流通行。最后,进行交通信号动态配时仿真,利用Visual Studio 2010软件内部VB环境,通过COM接口,将其与VISSIM微观仿真软件连接,分别实地选取单交叉口实验对象和多交叉口实验对象进行仿真,对比单交叉口动态信号配时方案与Webster法信号配时方案,仿真结果表明采用多目标信号动态配时算法,可有效降低车辆平均延误、平均停车次数,提高通行能力与行驶平均车速;当以平均行程时间、平均延误、平均停车次数和平均排队长度为评价指标,进行多交叉口动态协调控制与定时控制两种环境下仿真,动态协调控制法控制车辆行驶输出评价结果较好。本文研究的车路协同环境下交通信号动态配时方法提高交叉口通行能力,适用于多交叉口信号协调,为车路协同发展,信号交叉口动态配时提供参考。
王昱晓[6]（2020）在《考虑行人过街的交叉口公交优先多申请控制方法研究》文中研究指明汽车保有量的不断增加,使得交叉口拥堵问题变得愈来愈严重。为了缓解城市交通拥堵,首先要大力发展公共交通提高公交分担率,然后要加强城市交通的管理与控制,提高交叉口通行效率和路网的通行能力。而随着公交车辆的不断增加,交叉口同时出现多个进口道的公交车申请优先的现象越发普遍。为了解决交叉口同时出现多个进口道存在优先申请的情况,本文分析了国内外以往对于公交优先多申请的研究,选择从先判别优先方向,后通过加入考虑行人过街的因素优化配时方案的角度来对公交优先多申请问题进行研究。本文首先总结分析了公交优先的概念、分类及基本方法,并确定采用绿灯延长和红灯早断作为优先策略。而后在以往公交优先度模型基础上,选取了与以往模型不同的指标作为判别指标,建立公交优先度模型,并采用模糊层次分析法（FAHP）对判别指标进行了确定。在对优先方向进行判别后,本文以交叉口整体乘客延误减少和行人过街延误减少作为目标函数,以各相位最小绿灯时间、优先相位最大绿灯时间和最大优先时间等作为约束条件,建立了多目标规划模型。应用实测数据为基础数据作为算例分析,对目标模型进行了求解,采用粒子群算法得到求解方案,并将该方案与原始方案和Synchro优化方案进行对比分析,然后利用微观仿真软件VISSIM进行验证,结果表明本文提出的公交优先多申请控制模型与原始方案及Synchro优化方案相比,各项指标都有了显着降低,在绿灯延长和红灯早断策略下,公交车平均延误分别降低了7.05%和5.59%;社会车平均延误分别增长了2.31%和3.88%;公交车平均行程时间在绿灯延长和红灯早断策略下分别降低了12.10%和10.26%;社会车平均行程时间在绿灯延长和红灯早断策略下分别增加了0.62%和1.71%,说明交叉口的运行效率有了明显提升。其中行人过街延误在绿灯延长和红灯早断策略下分别减少了18.12%和13.97%,使得行人过街的效益得到了充分的保障,体现了“以人为本”的理念。仿真结果有效表明了本文模型具有可行性和应用价值,对于以后的公交优先多申请的研究有一定的参考价值。
靳豪冉[7]（2019）在《不同饱和交通流状态下的干线协调控制研究》文中研究表明随着城市机动车保有量的逐年提升,交通拥堵、资源消耗、环境污染等问题日益严重。交叉口作为城市交通网络的重要节点,承担着车辆、行人的汇集、转向和疏散的功能,利用交通控制分配交通流通行权、协调上下游交叉口的通行效率,成为了现代城市交通管理的重要手段。论文以城市主干道为研究对象,研究非饱和流、饱和流和过饱和流三种交通流状态下的干线协调控制问题。分析了不同饱和流状态下交叉口交通流的运行特征,提出相应的干线协调控制策略。选择相位差作为决策变量,考虑上游交叉口车辆到达下游交叉口的时刻,建立了干线协调控制的最小延误模型。针对非饱和流状态,以主线车辆延误最小、主线绿灯时长最大为目标,考虑相交道路的通行需求和行人过街等约束条件,得到了最优相位差。针对饱和流状态,以主线车辆延误最小为目标,考虑相交道路的通行需求和行人过街等约束条件,得到了最优相位差。针对过饱和流状态,分析了车辆受阻过程,提出了红波交通、诱导分流、可变限速引导等防溢控制策略。论文以长沙市潇湘大道五个连续交叉口为例,针对非饱和流、饱和流,分别利用数解法和最小延误模型求得最优相位差。将两种协调控制方案分别开展VISSIM仿真测试,结果表明,在非饱和流状态,基于最小延误模型的控制方案下,协调方向车均延误和平均停车次数都较基于数解法的控制方案小,减少了 30%左右;在饱和流状态,基于最小延误模型的控制方案随着仿真时间的增加,车均延误和平均停车次数都呈下降的趋势。
李笑笑[8]（2019）在《基于协调相位绿灯时长约束的干线综合绿波带控制方法研究》文中指出社会的发展以及科技的进步促使汽车行业与时俱进,但交通拥挤、道路堵塞等民众普遍关心的问题也与日俱增。主干道作为城市交通系统的大动脉扮演着不可或缺的作用,同时也承受着巨大的交通压力。绿波带以其控制效果明显,容易实现且成本低廉的独特优势成为了城市干线交通信号协调控制的重要方法之一。研究绿波带控制方法将有利于提高道路系统的整体通行能力,减小城市干线交通负荷。本文针对传统的绿波带控制未考虑交叉口次干道通行需求及行人过街绿灯时长的局限性,提出了一种基于非协调相位饱和度概念的交叉口周期以及绿灯时长的分配方法,并基于最短行人过街时长校正交叉口各相位绿灯时长和信号周期。在此基础上,分析了传统绿波带的不足,引用干线分割的思想,对最大绿波带模型进行了优化,并提出了一种基于实数编码的适用于绿波带路口相位差优化的遗传算法。最后,对深圳市新沙路沿线的多个交叉口进行了干线协调优化,对传统绿波带与改进绿波带的两种方案所得结果进行了对比分析。对比结果发现两种方案可以达到相同的公共带宽,但当传统方案与改进方案获取到相同的公共带宽时,改进方案中由各交叉口组合形成的子绿波带的平均带宽优于传统方案。将两种方案使用VISSIM进行了仿真验证,仿真结果表明使用本文所提方案产生的车辆延误和行程时间小于传统绿波带,证明了本文方案的有效性。
晏松[9]（2019）在《智能网联环境下复杂交叉口信号控制研究》文中研究表明伴随机动车、驾驶人数量快速增长和经济社会不断发展,交通需求和交通管理压力与日俱增。智能网联车辆技术的发展成熟,为更加智能的信号控制提供了硬件基础,同时也对下一代信号控制系统提出了新的要求。本文以交叉口信号控制问题边界条件与技术可行性探讨为目标,对智能网联环境下交叉口信号控制相关技术、复杂交叉口特性进行分析总结,从系统论和控制论的视角对智能网联环境下交叉口控制问题进行系统量化分析。重点对固定信号下车辆换道与速度轨迹优化、智能网联环境下车辆与交叉口集成控制、混合智能网联环境下交叉口整体控制三类问题,从理论建模、优化算法、仿真实验分析方面开展了具体研究。首先,考虑交叉口车辆驾驶行为特性,将交叉口进口道划分为预备区、换道区、隔离区,提出交叉口整体控制策略,以车辆跟驰安全为约束,分别构建换道条件判断、换道车辆车速控制、换道时间预测等模型。将通行车辆分为头车和后车,并以延误最小、尾气排放最少为优化目标,建立最优车速控制模型。用Vissim软件COM接口开发搭建了仿真平台。结果显示,与传统控制方法相比,流量强度系数为0.4-0.6时,所提出算法对交叉口运行效率提升最为显着,平均速度提升27%,尾气排放降低65%,延误降低67%;低流量强度,换道比例与可控制区域距离相关性较弱;流量强度大于0.75时,换道比例与可控制区域距离的相关性较强。其次,建立包含信号配时优化与车辆轨迹优化的协调控制模型框架。提出通行权划分模型和基于决策树C4.5的求解算法,根据专家经验与仿真实验获得样本数据用于决策树训练,为防止过拟合采用了PEP剪枝法,经测试,该决策树的准确率高于95%。构建信号配时优化模型,并分别建立基于遗传算法的高维解空间配时滚动优化算法、枚举式低维度解空间滚动优化算法。最终构建了通行权分配、信号配时、车辆轨迹整体优化算法。使用python3.7编写仿真程序并设置实验对照方案,改变控制参数进行实验分析。结果表明,流量强度为0.23时,提出的两类控制算法对的改善效果最好,高维滚动优化算法降低延误近57.6%,低维滚动优化算法降低延误近44.8%。最后,考虑混合条件下行车安全因素,建立行车安全与延误协调优化模型,对该问题的帕累托占优性进行证明并构建求解算法。对混合条件下的不同类型车辆轨迹算法进行重构,提出混合条件下的人工车辆预测模型。进而建立混合条件下行人相位、右转车辆相位及轨迹控制模型。分别采用高维和低维信号配时滚动优化模型,最终构建了整体求解算法。使用python3.7编写仿真程序并设置实验对照方案,改变控制参数进行实验分析。结果显示,所提出算法对交叉改善幅度随渗透率变大而递增,50%时为最佳收益点;协调控制算法对交通变化的适应性较好,流量强度小于0.45时,算法控制效果最佳。
林观荣[10]（2019）在《协调控制约束下的单交叉口信号优化设计方法研究》文中进行了进一步梳理随着我国城市化与机动化的持续发展,城市交通供需矛盾日益加剧,交通拥堵现象日益严重,由于资源和经济的限制,城市道路建设和规模扩大不可能长期持续,提高道路通行效率的需求日臻强烈,迫切需要加强对城市交通的智能管理和优化控制,尤其是协调控制。在城市道路交通信号优化设计中,若不考虑路网、路径的协调控制,以单个交叉口运行效果最佳作为设计目标来确定的信号方案意义不大,但优化每个交叉口的运行效果也是协调控制工作中的一项重要内容。对此,本文研究城市路网信号协调控制约束下的单交叉口信号优化设计方法,完成的主要科研工作与取得的研究成果概括如下:1)分析面向城市路网的信号协调控制机理,研究了细化路网协调控制方法,将最小协调控制单元段细化为协调路径,利用协调路径链与协调路径集,实现对于路网中各种协调控制需求的精细化描述,研究了协调路径集的优选方法,进一步分析和确定协调控制的结构与约束。2)考虑协调控制约束下交叉口的通行需求问题,针对传统的信号配时设计方法在处理复杂的搭接信号相位结构下的交叉口绿信比分配时存在的不足,研究了通用的交叉口绿信比分配方法。首先提出了一种基于通行需求的绿信比分配目标函数,然后建立交叉口绿信比的基础分配模型与多轮分配模型,最后给出了绿信比与相位时间的分配流程,设计了一种程序化的交叉口绿信比分配方法,通过对绿信比及相位时间的多轮优化分配,实现了对跨相车流与非关键车流的绿信比优化,能够有效提升交叉口的整体通行效率,使绿信比分配方案设计更加科学合理。3)考虑协调控制约束下交叉口的通行需求问题,在本文提出的通用的交叉口绿信比分配方法上,研究了交叉口相位相序设计与配时同步优化方法。首先根据交叉口协调相位相序及相位时间等约束,考虑行人过街需求,建立相位配时基础模型,然后结合交叉口协调相位的设置情况,研究相位相序设计与配时同步优化方法,最后给出了交叉口信号相位设计与信号配时的同步优化流程,设计了一种相位设计与配时的同步优化方法,实现了交叉口的整体通行效率的有效提升。4)考虑最大化协调控制效益,基于现有干道绿波协调数解算法,研究了干道交叉口协调相位绿灯时间分配方法。首先根据交叉口车流通行需求确定基本信号配时,然后根据现有数解法确定最佳周期与协调相位相序并计算协调方向基础绿波带宽,最后调整瓶颈交叉口绿灯时间直至获得最大双向绿波带设计方案,实现了双向协调相位绿灯时间的优化,为获得全局最优的绿波协调控制方案提供基础。5)考虑最大化协调控制效益,基于现有区域路网绿波协调方案设计方法,进一步研究区域路网各交叉口信号相位时间的优化方法。针对进口单独放行方式下的区域绿波协调控制优化模型各交叉口相位时间分配问题,研究了根据相邻相位时间之和约束条件,以获得最大路网绿波带宽为目标分配交叉口各进口道的相位时间的模型方法,最大化区域绿波协调控制优化模型的协调控制效益。
二、行人过街信号与交叉口信号的协调控制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、行人过街信号与交叉口信号的协调控制（论文提纲范文）
（1）基于公交优先的干线协调控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 公交优先信号控制基础理论分析 |
| 2.1 公交优先信号控制 |
| 2.1.1 公交优先信号控制的原则与目标 |
| 2.1.2 公交优先信号控制方式 |
| 2.2 干线协调控制 |
| 2.2.1 干线协调控制的基本条件 |
| 2.2.2 干线协调控制方式 |
| 2.2.3 干线协调控制基本参数 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 交通流数据采集与处理 |
| 3.1 交通流数据采集方法与处理系统 |
| 3.1.1 交通流数据采集方法 |
| 3.1.2 交通流数据处理系统 |
| 3.2 交通流数据融合方法 |
| 3.3 基于BP神经网络的数据融合模型 |
| 3.3.1 BP神经网络模型 |
| 3.3.2 数据融合模型构建 |
| 3.3.3 模型训练与验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 面向公交优先的干线协调控制策略与模型 |
| 4.1 单点公交优先控制 |
| 4.1.1 单点公交优先控制流程 |
| 4.1.2 绿信比优化模型 |
| 4.1.3 单点公交优先信号配时优化模型 |
| 4.2 干线公交优先协调控制分析 |
| 4.2.1 干线公交优先协调控制流程 |
| 4.2.2 公交优先信号触发条件分析 |
| 4.2.3 公交优先干线协调控制策略 |
| 4.2.3.1 绿灯早启策略 |
| 4.2.3.2 绿灯延长策略 |
| 4.3 干线公交优先协调控制模型 |
| 4.3.1 基于公交优先的相位差优化模型 |
| 4.3.2 基于遗传算法的相位差优化模型求解 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 公交优先信号控制仿真验证分析 |
| 5.1 仿真方案设计 |
| 5.1.1 仿真路段选取 |
| 5.1.2 基本参数设计 |
| 5.2 VISSIM仿真 |
| 5.3 仿真结果评价 |
| 5.3.1 评价指标选取 |
| 5.3.2 仿真结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
| 致谢 |
（2）全向行人过街交叉口信号协调控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 全向交叉口国内外研究现状 |
| 1.2.2 行人过街国内外研究现状 |
| 1.2.3 信号协调控制国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 全向交叉口信号协调控制指标选取 |
| 2.1 信号协调控制的基础理论 |
| 2.1.1 公用周期的确定 |
| 2.1.2 绿信比优化模型 |
| 2.1.3 理想相位差 |
| 2.2 全向交叉口相位设计 |
| 2.3 全向交叉口设置适用条件 |
| 2.4 全向交叉口信号协调控制评价指标选取 |
| 2.4.1 传统信号协调控制效果评价指标选取 |
| 2.4.2 考虑行人与车辆的效率和安全的成本评价指标选取 |
| 2.5 本章总结 |
| 第三章 交叉口信号协调控制成本目标函数 |
| 3.1 交叉口信号协调控制成本定义 |
| 3.2 单交叉口运行成本建模 |
| 3.2.1 交叉口小时安全成本 |
| 3.2.2 交叉口小时效率成本 |
| 3.2.3 交叉口小时成本算法 |
| 3.3 全向交叉口信号协调控制成本 |
| 3.3.1 全向交叉口信号协调控制个体成本模型算法研究 |
| 3.3.2 全向交叉口信号协调控制交叉口成本模型算法研究 |
| 3.4 全向交叉口信号协调控制约束条件 |
| 3.4.1 单全向交叉口信号配时约束条件 |
| 3.4.2 全向交叉口信号协调控制约束条件 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 全向交叉口协调控制算法 |
| 4.1 全向交叉口信号协调控制算法流程图 |
| 4.2 含有全向交叉口的信号协调控制关键交叉口选取 |
| 4.2.1 含有一个全向交叉口的信号协调控制关键交叉口选取 |
| 4.2.2 含有多个全向交叉口的信号协调控制关键交叉口选取 |
| 4.3 全向交叉口信号协调控制成本对比 |
| 4.3.1 基于传统干线协调控制的全向交叉口信号控制算法 |
| 4.3.2 含有一个全向交叉口的信号协调控制成本对比 |
| 4.3.3 全向交叉口信号协调控制选取不同关键交叉口成本对比 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 全向交叉口协调控制实验仿真 |
| 5.1 含有一个全向交叉口的信号协调控制 |
| 5.2 含有多个全向交叉口的信号协调控制 |
| 5.3 本章总结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）路段行人过街信号与交叉口信号协调控制研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 设计思路 |
| 1.1 路段机动车通行与行人过街特征 |
| 1.2 实施流程 |
| 2 基础数据调查与分析 |
| 2.1 道路几何结构 |
| 2.2 交通流量及信号配时方案 |
| 2.3 行人过街需求 |
| 2.4 运行状况分析 |
| 3 信号协调控制 |
| 3.1 确定系统最佳信号周期 |
| 3.2 路段人行横道的信号配时 |
| 3.3 协调控制方案设计 |
| 4 控制系统方案仿真评价 |
| 5 结语 |
（4）考虑子区划分和区间协调的干线绿波优化控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 干线绿波协调控制研究 |
| 1.2.2 交通信号控制子区划分研究 |
| 1.2.3 相邻子区间协调优化研究 |
| 1.2.4 存在问题分析 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.4 技术路线及论文结构 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 城市干线绿波协调控制模型与方法基础 |
| 2.1 干线协调控制的适用条件 |
| 2.2 干线协调控制的基本参数 |
| 2.2.1 公共信号周期 |
| 2.2.2 绿信比 |
| 2.2.3 相位差 |
| 2.3 最大绿波带模型 |
| 2.3.1 AM-BAND模型 |
| 2.3.2 基于AM-BAND的改进模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 研究案例交通数据采集与分析 |
| 3.1 路网概况 |
| 3.2 数据调查 |
| 3.2.1 交叉口现状 |
| 3.2.2 现有信号控制方案 |
| 3.2.3 交通流量调查 |
| 3.2.4 道路基础设施及路段车速调查 |
| 3.3 现状仿真分析 |
| 3.3.1 评价指标选取 |
| 3.3.2 仿真建模 |
| 3.3.3 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于最大绿波带宽的干线子区划分模型建立及求解 |
| 4.1 问题描述及基本假设 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 基本假设及变量定义 |
| 4.2 基于最大绿波带宽的子区划分模型建立 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.2.3 模型建立 |
| 4.3 遗传算法求解设计 |
| 4.3.1 染色体编码及初始化种群 |
| 4.3.2 适应度函数的确定 |
| 4.3.3 遗传操作 |
| 4.4 案例研究 |
| 4.4.1 子区划分及信号控制优化方案 |
| 4.4.2 优化结果仿真评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于连续通行量的相邻子区间协调优化 |
| 5.1 问题描述及变量定义 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 变量定义 |
| 5.2 有效绿波时间 |
| 5.2.1 概念界定 |
| 5.2.2 有效绿波时间的计算方法 |
| 5.3 基于连续通行量的相邻子区间协调优化模型 |
| 5.3.1 驶入下游子区的交通流构成分析 |
| 5.3.2 相邻子区间的协调优化模型建立及求解 |
| 5.4 案例研究 |
| 5.4.1 子区协调优化方案 |
| 5.4.2 优化结果仿真评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要工作及研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）车路协同环境下交通信号动态配时研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 车路协同环境下非动态信号配时分析 |
| 2.1 车路协同概述 |
| 2.2 非动态信号配时方法 |
| 2.3 非动态配时的局限性 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 车路协同交通信号动态配时模型研究 |
| 3.1 模型构建思路 |
| 3.2 车速引导场景设计 |
| 3.3 多目标优化及评价指标选取 |
| 3.3.1 多目标优化 |
| 3.3.2 评价指标选取 |
| 3.4 动态配时模型建立及求解 |
| 3.4.1 模型建立 |
| 3.4.2 模型求解 |
| 3.5 单交叉口信号动态配时 |
| 3.5.1 交叉口信息调研 |
| 3.5.2 交叉口动态配时 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 多交叉口信号动态协调方法研究 |
| 4.1 信号协调控制流程 |
| 4.2 信号协调的关键参数 |
| 4.3 相位差计算 |
| 4.4 多交叉口信号动态协调 |
| 4.4.1 多交叉口选取条件 |
| 4.4.2 协调对象选取 |
| 4.4.3 多交叉口信号协调 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 交通信号动态配时仿真分析 |
| 5.1 仿真方案设计 |
| 5.2 单交叉口仿真分析 |
| 5.3 多交叉口仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 附录 A 动态配时遗传算法部分程序 |
| 附录 B 仿真方案架构部分程序 |
（6）考虑行人过街的交叉口公交优先多申请控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 公交优先多申请研究现状 |
| 1.2.2 公交优先信号控制研究现状 |
| 1.2.3 行人过街行为研究现状 |
| 1.2.4 研究综述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 第2章 公交优先基本理论 |
| 2.1 公交优先的基本概念 |
| 2.2 公交优先的主要分类 |
| 2.3 公交优先控制基本方法 |
| 2.3.1 被动优先 |
| 2.3.2 主动优先 |
| 2.3.3 实时优先 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于公交优先度的公交优先多申请预评估 |
| 3.1 控制逻辑 |
| 3.1.1 基本内容 |
| 3.1.2 控制流程 |
| 3.2 优先请求预评估模型 |
| 3.2.1 公交优先度概念 |
| 3.2.2 公交优先预评估模型 |
| 3.3 模糊层次分析法确定指标权重 |
| 3.3.1 FAHP原理 |
| 3.3.2 FAHP的主要步骤 |
| 3.3.3 指标权重确定 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于多目标规划的公交优先多申请控制模型 |
| 4.2 交叉口乘客延误分析 |
| 4.2.1 绿灯延长下乘客延误分析 |
| 4.2.2 红灯早断下乘客延误分析 |
| 4.3 交叉口行人延误分析 |
| 4.3.2 绿灯延长下行人延误分析 |
| 4.3.3 红灯早断下行人延误分析 |
| 4.4 模型建立 |
| 4.4.1 目标函数 |
| 4.4.2 约束条件 |
| 4.4.3 控制模型 |
| 4.5 求解算法 |
| 4.5.1 粒子群算法原理 |
| 4.5.2 粒子群算法流程 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 算例分析 |
| 5.1 交叉口概况 |
| 5.1.1 几何条件 |
| 5.1.2 流量统计 |
| 5.1.3 信号条件 |
| 5.2 公交优先多申请控制模型的应用 |
| 5.2.1 基本参数计算 |
| 5.2.2 模型应用 |
| 5.3 VISSIM仿真对比分析 |
| 5.3.1 方案设计 |
| 5.3.2 仿真结果分析 |
| 5.3.3 敏感性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）不同饱和交通流状态下的干线协调控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状综述 |
| 1.3 本文研究内容及技术路线 |
| 第二章 干线协调控制概述 |
| 2.1 干线协调控制理论基础 |
| 2.1.1 干线协调控制基本参数 |
| 2.1.2 干线协调控制方式 |
| 2.1.3 干线协调控制相位差计算方法 |
| 2.2 影响干线协调控制效果因素分析 |
| 2.3 干线协调控制评价指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 不同交通流状态下的干线协调控制 |
| 3.1 交叉口的车流运动特性 |
| 3.2 非饱和流状态下的干线协调控制 |
| 3.2.1 非饱和流状态下车队受阻描述 |
| 3.2.2 非饱和流状态下模型的建立 |
| 3.2.3 模型的求解 |
| 3.3 饱和流状态下的干线协调控制 |
| 3.3.1 饱和流状态下车队受阻描述 |
| 3.3.2 饱和流状态下模型的建立 |
| 3.3.3 模型的求解 |
| 3.4 过饱和流状态下的交通信号控制 |
| 3.4.1 过饱和流状态下车队受阻描述 |
| 3.4.2 过饱和流状态的控制策略 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 实例仿真试验与评价研究 |
| 4.1 实例简介 |
| 4.2 非饱和流状态的干线协调仿真分析 |
| 4.2.1 研究路段的交通调查 |
| 4.2.2 基于模型求解相位差的干线协调控制 |
| 4.2.3 基于数解法求解相位差的干线协调控制 |
| 4.2.4 仿真结果的对比 |
| 4.3 饱和流状态的干线协调仿真分析 |
| 4.3.1 基于模型求解相位差的干线协调控制 |
| 4.3.2 基于数解法求解相位差的双向绿波协调控制 |
| 4.3.3 仿真结果的对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 全文总结 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于协调相位绿灯时长约束的干线综合绿波带控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容与思路 |
| 1.5 主要创新点 |
| 1.6 研究方法 |
| 1.7 本章小结 |
| 第2章 城市交通信号控制的基本理论 |
| 2.1 交通信号控制的基本概念 |
| 2.2 干道交通信号协调控制方式 |
| 2.2.1 干道定时式协调控制 |
| 2.2.2 干道感应式协调控制 |
| 2.2.3 城市干道智能协调控制 |
| 2.3 城市交通控制评价指标 |
| 2.3.1 延误时间 |
| 2.3.2 平均排队长度 |
| 2.3.3 停车次数 |
| 2.3.4 通行能力 |
| 2.4 绿波带影响 |
| 2.4.1 行人对绿波带的影响 |
| 2.4.2 非机动车对绿波带的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 城市干线交叉口信号周期及绿灯时长分配 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 传统绿波带公共周期及绿灯时长分配方法 |
| 3.2.1 传统绿波带公共周期确定 |
| 3.2.2 传统绿灯时长分配方法 |
| 3.3 改进的绿波带公共周期及绿灯时长分配方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于协调相位绿灯时长约束的干线综合绿波带模型 |
| 4.1 传统的最大绿波带模型 |
| 4.1.1 最大绿波带基本模型 |
| 4.1.2 最大绿波带扩展模型 |
| 4.2 改进的综合绿波带模型 |
| 4.2.1 子干线权重 |
| 4.2.2 综合绿波带宽的获取算法 |
| 4.3 基于遗传算法的绿波带宽优化算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实例验证 |
| 5.1 研究概况 |
| 5.2 数据调查 |
| 5.2.1 交叉口现状 |
| 5.2.2 交叉口交通流量 |
| 5.3 信号控制方案设计 |
| 5.3.1 确定系统公共周期 |
| 5.3.2 确定各交叉口绿灯时长 |
| 5.3.3 确定相位差 |
| 5.4 绿波带比较分析 |
| 5.5 仿真及结果分析 |
| 5.5.1 仿真步骤 |
| 5.5.2 仿真结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）智能网联环境下复杂交叉口信号控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能网联车辆轨迹优化研究 |
| 1.2.2 智能网联环境下交叉口信号优化研究 |
| 1.2.3 智能网联车辆轨迹与交叉口信号协同优化研究 |
| 1.3 现存问题 |
| 1.4 论文研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 1.4.3 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 研究基础条件及交叉口控制问题分析 |
| 2.1 智能网联车辆环境相关技术 |
| 2.1.1 智能网联车辆通信技术 |
| 2.1.2 网联车辆智能驾驶技术 |
| 2.1.3 交叉口车辆与信号协同控制场景下交互机理 |
| 2.2 复杂交叉口特性分析 |
| 2.2.1 静态要素复杂性分析 |
| 2.2.2 交通参与对象复杂性分析 |
| 2.3 智能网联环境下交叉口控制问题分析 |
| 2.3.1 交叉口控制技术 |
| 2.3.2 控制问题系统分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 固定信号下智能网联车辆换道与速度优化 |
| 3.1 优化问题定义 |
| 3.2 优化模型的基本条件与假设 |
| 3.2.1 基本条件 |
| 3.2.2 基本假设 |
| 3.3 固定信号下车辆轨迹最优控制模型 |
| 3.3.1 控制模型整体框架 |
| 3.3.2 最佳换道模型 |
| 3.3.3 最佳车速模型 |
| 3.4 优化模型求解算法 |
| 3.4.1 车辆换道预测问题(P1)求解 |
| 3.4.2 车辆轨迹控制问题(P2)求解 |
| 3.4.3 整体求解算法 |
| 3.5 仿真实验与数据分析 |
| 3.5.1 实验基本条件 |
| 3.5.2 实验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 智能网联环境下交叉口车辆与信号整体控制 |
| 4.1 模型整体框架与假设条件 |
| 4.2 交叉口通行权划分模型 |
| 4.2.1 变量定义 |
| 4.2.2 基于决策树的通行权自分配算法 |
| 4.2.3 决策树分类器训练 |
| 4.3 车辆轨迹与信号配时整体优化模型 |
| 4.3.1 优化模型整体框架 |
| 4.3.2 信号配时优化模型 |
| 4.3.3 基于遗传算法改进的信号配时优化算法 |
| 4.3.4 车辆轨迹与信号整体滚动优化算法 |
| 4.4 交叉口整体控制算法 |
| 4.5 仿真实验与数据分析 |
| 4.5.1 实验基本条件 |
| 4.5.2 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 混合智能网联环境下交叉口整体控制 |
| 5.1 混合条件下交叉口控制基础模型 |
| 5.1.1 混合条件下行车安全风险模型 |
| 5.1.2 混合条件下车辆轨迹优化 |
| 5.1.3 行人相位设置模型 |
| 5.1.4 右转相位与车辆控制模型 |
| 5.2 混合条件下交叉口整体控制模型 |
| 5.2.1 混合条件下整体控制模型架构 |
| 5.2.2 混合条件下关键模型控制算法 |
| 5.2.3 混合条件下交叉口整体控制算法 |
| 5.3 仿真实验与数据分析 |
| 5.3.1 实验基本条件 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文主要工作 |
| 6.2 研究结论及创新点 |
| 6.2.1 研究结论 |
| 6.2.2 创新点 |
| 6.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（10）协调控制约束下的单交叉口信号优化设计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 协调对象的确定 |
| 1.3.2 协调方案的设计 |
| 1.3.3 交叉口的信号优化设计 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 协调路径集优选与协调控制约束确定 |
| 2.1 协调控制理论 |
| 2.1.1 干道协调控制 |
| 2.1.2 区域协调控制 |
| 2.2 控制子区与协调路径集 |
| 2.3 协调路径集优选 |
| 2.3.1 优选方法 |
| 2.3.2 算例分析 |
| 2.4 协调控制约束确定 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 考虑车流通行需求的交叉口绿信比分配模型 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 绿信比分配模型 |
| 3.2.1 分配原理及基础模型 |
| 3.2.2 多轮分配模型 |
| 3.2.3 绿信比分配流程 |
| 3.2.4 算例 |
| 3.3 案例分析 |
| 3.3.1 绿信比分配 |
| 3.3.2 仿真验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 交叉口信号相位设计与配时同步优化模型 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 同步优化模型 |
| 4.2.1 相位时间分配基础模型 |
| 4.2.2 相位设计方案优选模型 |
| 4.2.3 多轮同步优化模型 |
| 4.2.4 同步优化流程 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.3.1 交通情况 |
| 4.3.2 相位方案与配时同步优化 |
| 4.3.3 仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 面向干道绿波协调相位的绿灯时间优化方法 |
| 5.1 问题分析 |
| 5.2 绿灯时间优化方法 |
| 5.2.1 方法步骤 |
| 5.2.2 方法意义 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 面向区域路网绿波协调的交叉口相位时间优化模型 |
| 6.1 问题分析 |
| 6.2 相位时间优化模型 |
| 6.2.1 约束条件 |
| 6.2.2 目标函数 |
| 6.2.3 数学模型 |
| 6.3 算例分析 |
| 6.4 仿真分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、行人过街信号与交叉口信号的协调控制（论文参考文献）
- [1]基于公交优先的干线协调控制策略研究[D]. 赵丽. 青岛理工大学, 2021(02)
- [2]全向行人过街交叉口信号协调控制算法研究[D]. 王槟楚. 北方工业大学, 2021(08)
- [3]路段行人过街信号与交叉口信号协调控制研究[J]. 程建梅,黄羽. 西部交通科技, 2020(11)
- [4]考虑子区划分和区间协调的干线绿波优化控制研究[D]. 潘媛. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]车路协同环境下交通信号动态配时研究[D]. 王媛青. 辽宁工业大学, 2020(03)
- [6]考虑行人过街的交叉口公交优先多申请控制方法研究[D]. 王昱晓. 西南交通大学, 2020(07)
- [7]不同饱和交通流状态下的干线协调控制研究[D]. 靳豪冉. 长沙理工大学, 2019(07)
- [8]基于协调相位绿灯时长约束的干线综合绿波带控制方法研究[D]. 李笑笑. 首都经济贸易大学, 2019(07)
- [9]智能网联环境下复杂交叉口信号控制研究[D]. 晏松. 中国人民公安大学, 2019(09)
- [10]协调控制约束下的单交叉口信号优化设计方法研究[D]. 林观荣. 华南理工大学, 2019(01)