车联网下路网交通状态判别与边界控制

第1章 绪论
1.1 背景与意义
1.1.1 背景
1.1.2 意义
1.2 外研究综述
1.2.1 车联网技术研究
1.2.2 MFD的研究
1.2.3 路网交通状态判别方法研究
1.2.4 交通信号控制方法与路网子区划分研究
1.2.5 研究现状问题分析
1.3 主要内容与研究目标
1.3.1 主要内容
1.3.2 研究目标
1.4 技术路线
1.5 本章小结
第2章 车联网环境下交通参数提取方法与车联网仿真平台搭建研究
2.1 引言
2.2 车联网环境下交通参数提取方法
2.2.1 基于5G通信的车联网
2.2.2 交通流参数提取方法
2.3 基于Vissim的车联网仿真平台搭建与参数校正方法
2.3.1 研究路网和基础数据
2.3.2 车联网仿真平台的搭建
2.3.3 车联网仿真平台参数校正
2.4 实证分析
2.5 本章小结
第3章 车联网环境下路网MFD估测融合与交通状态判别方法研究
3.1 引言
3.2 基于MFD的联网车 小覆盖率确定方法
3.3 基于数据融合的路网MFD估测方法
3.3.1 基于自适应加权平均的路网MFD估测融合方法
3.3.2 基于BP神经网络的路网MFD估测融合方法
3.3.3 路网MFD估测值的差异性分析方法
3.4 基于MFD+谱聚类+SVM的交通状态判别方法
3.4.1 谱聚类算法与SVM算法简介
3.4.2 基于MFD的交通状态判别方法
3.4.3 基于MFD+谱聚类+SVM的路网交通状态判别方法
3.5 实证分析
3.5.1 基于MFD的联网车 小覆盖率确定结果
3.5.2 基于数据融合的路网MFD估测结果
3.5.3 基于MFD+谱聚类+SVM的交通状态判别结果
3.6 本章小结
第4章 车联网环境下路网子区与过饱和交叉口群多层边界划分方法研究
4.1 引言
4.2 基于聚类算法的路网子区划分方法与评价
4.2.1 基于Canopy-Kmeans聚类算法的路网子区划分方法
4.2.2 基于ACO-FCM聚类算法的路网子区划分方法
4.2.3 基于MFD的路网子区划分定量评价方法
4.3 基于MFD的过饱和交叉口群多层边界动态划分方法
4.4 实证分析