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內容簡介: |
本书系统总结了作者多年来在城市道路交通工具智能控制技术方面的研究成果及其应用案例,从智能交通基础、信号控制、交通诱导、系统集成和技术展望几个部分展开进行介绍。智能交通基础部分介绍城市道路交通控制技术、道路控制的基本概念、短时交通流预测、公交优先控制以及控制子区划分等内容,信号控制部分介绍了面向控制的交通流模型以及单点、主干道、区域、城市快速公路智能交通控制技术,交通诱导部分介绍了道路交通诱导有关的关键技术,系统集成部分则介绍了智能交通控制系统的组成、关键设备及典型应用案例,在最后的展望部分叙述了未来智慧交通的发展以及智慧交通与智慧城市的关系。
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目錄:
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前言
第l章 绪论
1.1 概述
1.1.1 交通与交通控制
1.1.2 交通问题
1.1.3 交通控制系统与智能交通系统
1.2 交通控制的目的和主要内容
1.2.1 交通控制的目的
1.2.2 交通控制的主要内容
1.3 道路交通控制技术的发展历程
1.3.1 发展历史
1.3.2 发展趋势
1.4 常见的道路交通控制系统
1.4.1 SC00T
1.4.2 SCATS
1.4.3 ACTRA
1.4.4 Intelliffic
1.4.5 其他系统
1.5 道路交通控制相关技术
参考文献
第2章 城市道路交通控制基础
2.1 道路交叉口
2.2 交通信号与交通信号灯
2.2.1 交通信号
2.2.2 信号灯类型
2.2.3 信号灯设置规范
2.3 交叉口交通参数
2.3.1 车辆类型与车辆折算
2.3.2 交通流参数
2.4 步与信号相位
2.4.1 步
2.4.2 信号相位
2.4.3 相序
2.5 信号参数与评价指标
2.5.1 基本时间参数
2.5.2 信号配时参数
2.5.3 交通控制性能评价指标
2.6 交通流理论
2.6.1 基本特性
2.6.2 统计分布特性
2.6.3 排队理论
2.6.4 跟驰理论
2.6.5 流体动力学模拟理论
2.7 道路交通控制
2.7.1 交通基本原理
2.7.2 交通控制类型
参考文献
第3章 城市道路短时交通流预测
3.1 短时交通流预测分析
3.1.1 交通流特性
3.1.2 预测流程
3.1.3 预测要求与特点
3.2 短时交通流预测模型分类
3.2.1 基于统计理论的模型
3.2.2 基于非线性理论的模型
3.2.3 基于神经网络理论的模型
3.2.4 基于动态交通分配理论的模型
3.2.5 基于微观交通仿真的模型
3.2.6 基于新兴技术的模型
3.3 一种短时交通流智能组合预测模型
3.3.1 相邻交叉口流量关系
3.3.2 组合预测模型结构
3.3.3 单项预测模型
3.3.4 模糊综合预测模型
3.3.5 仿真分析
……
第4章 城市公共交通优先控制
第5章 交通控制子区划分
第6章 单交叉口交通信号控制
第7章 主干道交通信号协调控制
第8章 城市大交通网络宏观交通流模型
第9章 区域交通信号协调控制
第10章 快速公路交通控制
第11章 城市道路交通诱导
第12章 城市道路交通信号控制系统
第13章 智慧交通
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