一、城市交通拥堵疏导的计算机辅助决策系统方案分析（论文文献综述）
李速[1]（2020）在《城市交通流量建模与疏导应用》文中研究说明当今城市交通拥堵状问题越加严重,城市道路中交通控制系统通行效率低业已成为城市交通拥堵的关键。现行的交通控制系统通行效率已经无法满足交通管理者对城市拥堵区域车辆的疏导需求,妨碍了智慧交通管理系统的大规模应用。交叉口及交通网络上的车辆通行的静态处置方式是造成通行效率低下的关键因素。有效平衡和动态处理各个交叉口及交通网络上的车辆,以及多种算法的智慧交通管理系统,将极大提升道路的通行效能,缓解或解决现有的城市道路拥堵状况,并且随着通信基础设施的大规模建设,智慧交通发展所需的低时延网络得以保障,智慧交通管理系统必然会大规模应用,提升城市交通效能。基于以上背景,本文以双环相位结构的相位控制逻辑为基础,通过深入分析了城市平面交叉口及交通网络的拓扑结构,构建了一种存储转发的车流量模型,提出了一种城市道路车辆疏导方法,具体研究内容和结果如下:1.针对两相位及四相位的固定周期城市道路平面交叉口,提出一种基于合作博弈的城市道路交叉口信号灯配时方法研究。对于两相位及四相位的平面交叉路口,分别以第一、二相位及第一、二、三、四相位作为合作博弈的参与者,以每个相位上所分配的绿灯时间作为博弈的策略集,以每个相位对应的道路车道上车辆排队的数量作为博弈的赢得值,建立博弈模型。在此基础上,通过Shapley估值方法进行博弈过程的求解,获得各个相位车辆的排队长度随博弈周期的变化曲线。MATLAB仿真实验结果表明通行效率相对提高20%,验证了所提方案的有效性。2.针对城市交通网络和通信网络流量最大化设计要求,开展了基于Ford-Fulkerson算法的通信网络流量最大化的城市道路网络算法研究。通过城市道路网络状结构,建立对应的城市交通网络模型。在此基础上收集各路段的上限通行容量,各路段的当前实时车流量等参数,并通过Ford-Fulkerson网络流最大化算法寻找道路的增广路径,进而实行车辆的路线选择。MATLAB仿真实验结果表明所提方案可以达到时空均衡目的,验证了所提方案的可行性。综上所述,本文着重于平面交叉口和城市道路网络两个方面进行车辆的疏导算法研究。提出的基于合作博弈的城市道路交叉口信号灯配时方法和基于Ford-Fulkerson算法的通信网络流量最大化的城市道路网络算法可以有效的缓解路口以及路网的车辆拥堵程度,提高城市路口的各相位及路网的各路段的利用率,达到时空资源的均衡配置,具有一定的应用价值。
赵雅辉[2]（2020）在《基于强化学习的城市道路突发事件拥堵疏导决策方法研究》文中研究说明以交通事故为代表的道路突发事件是造成城市交通拥堵的重要因素之一。突发事件造成的交通拥堵因其偶然性和不可预测性,使得交通管理者很难提前采取应对措施缓解拥堵。因此,在事件发生后及时采取控制措施显得尤为重要。及时有效的控制措施能够降低交通拥堵的传播,加速拥堵的消散,减少交通事件的影响范围、时间和程度。研究城市道路拥堵疏导的决策方法,能够有效预防和缓解城市路网交通拥堵,提高城市交通智慧化管理水平。本文基于元胞自动机模型构建了城市路网动态交通流仿真模型,利用强化学习技术对突发事件下交通拥堵疏导决策进行了优化,并开发了相应的仿真平台,初步设计了突发事件拥堵疏导决策支持系统。首先,本文在考虑前车速度和安全距离交通流模型的基础上,对路段和交叉口的车辆更新规则进行了改进,构建了基于元胞自动机的城市路网动态交通流仿真模型,建立了包含基础性、特征性和综合性指标的路网交通运行状态评价指标体系,实现了城市交通系统运行状态的可视量化评价。其次,以路段、交叉口和车辆为智能体,以路段平均行程速度为状态,以车辆禁行等控制措施为动作,以拥堵改变程度、所需时间和通行车辆数量为奖惩依据,建立了城市路网交通流强化学习模型,采用QLearning算法对模型进行了求解,建立了突发事件下交通流状态和拥堵疏导策略的最佳映射关系,实现了拥堵疏导措施的自适应学习。仿真结果表明,该方法能够针对不同情况,有效缓解交通拥堵。最后,基于城市路网动态交通流仿真模型和强化学习技术,对突发事件拥堵疏导决策支持系统进行了初步设计,实现了科学理论与工程实践的紧密结合,为突发事件下的拥堵控制提供了理论依据和决策支持。
孙梦婷[3]（2020）在《面向交通管理的拥堵检测系统及其关键技术研究》文中研究说明2018年底召开的中央经济工作会议明确了“新基建”的定位,5G作为“新基建”的重点任务之一,其研发及商用化进程正逐步推进,智慧城市建设实现全面、快速的互联机制近在咫尺。全国多个省市（如广州、深圳、北京、河南、安徽等）的2019年政府工作报告明确部署了发展和完善智慧城市建设的任务,并将加快智慧交通建设作为预期工作的重心。交通拥堵在一定程度上影响了城市的发展水平,甚至严重阻碍城市经济的健康发展,智慧交通可以有效地缓解城市交通拥堵,改善城市交通环境,提升城市交通通行能力。城市交通拥堵检测是智慧交通建设中的重要环节,现阶段的城市交通拥堵检测方法多以路段为检测单元,存在拥堵时空演变分析困难和城市拥堵整体分析不直观的问题,且拥堵疏导工作脱离拥堵产生的内在影响因素,因此开展面向交通管理的拥堵检测系统及其关键技术研究具有重要的现实意义。论文体现了一种基于路段、路段点和区域的多粒度拥堵检测方法,使得交通管理工作可以对应地从中观、微观和宏观层面入手,利用多粒度拥堵检测结果制定更加科学的拥堵疏导方案。面向交通管理的拥堵检测系统在发展智慧交通的驱动下设计与开发,实现了从多粒度层次进行精细化拥堵检测,在此基础上提供拥堵疏导方案推荐服务,可提升城市交通管理的精细化和自动化水平。论文的主要工作和创新点体现在以下五个方面:1.论述了面向交通管理的拥堵检测系统设计与开发的必要性和可行性。深入剖析了国内外城市智能交通系统、交通拥堵检测、交通拥堵时空分布特征以及出租车数据应用的研究现状,并分析了现有拥堵检测研究存在的问题。介绍了拥堵检测系统相关理论和技术基础,在城市智能交通管理系统大框架下针对拥堵检测和疏导功能构建面向交通管理的拥堵检测系统体系结构,对系统数据库和功能进行了详细设计,并在此基础上实现了原型系统。2.改进了基于多维密度聚类的精细化路况检测算法。剖析了基于密度的聚类算法在道路交通状态估计方面的缺陷,首先基于线性参照系统定位GPS点、测量空间距离,并增加速度距离约束,以此来改进常规DBSCAN算法,其次采用动态分段技术进行路段划分,以路况事件表组织路况检测结果,在中观层面聚焦精细化路段路况检测。3.建立了基于CART分类树的拥堵点分类检测模型。分析了时空维路况演变的异常规则和异常模式,依据异常模式定义了四种类型的拥堵点,并论述了检测不同类型拥堵点的意义,基于四种类型拥堵点利用CART分类树构建了拥堵点分类检测模型,在微观层面为拥堵疏导方案制定提供决策支持。4.改进了基于区域划分的区域拥堵检测模型。探究了当前区域划分和区域拥堵值计算方法的不足,采用二分K-Means聚类算法将乘客出行OD数据聚类,利用Voronoi图法确定区域边界,以此来改进传统的区域划分方法,定义了区域内平均运行速度指标,在宏观层面为拥堵疏导方案制定提供决策支持。5.构建了基于ACS的拥堵疏导辅助推荐模型,并以此来提供交通管理新模式。研究了拥堵事件的多粒度特性,定义ACS（先验余弦相似度）计算拥堵事件之间的相似程度,构建拥堵事件关系图谱模型,为交通管理人员提供拥堵疏导方案推荐结果。同时,基于拥堵疏导方案推荐,提出了一种主被动结合的交通管理模式,在决策层面提升交通管理工作效率。
韩家福[4]（2020）在《系统动力学视角下兰州市城市交通拥堵治理研究》文中研究说明随着我国城市化和城市机动化进程的不断加快,城市交通系统的结构发生了重大改变,由机动化出行总量增加引起的交通供需矛盾和环境污染问题日益突出,加上城市交通系统的规划、建设和管理等交通供给侧结构调整相对滞后于交通需求结构的变化,使得城市交通运行状态不断恶化。兰州市作为国内典型的带状河谷（两山夹一河）城市,道路网络架构受城市地形制约大,轨道交通起步晚,交通基础设施薄弱,各类交通工具有效衔接性较差,近几年猛增的机动车出行数量给市民出行环境和社会经济正常运行带来了严重的影响。因此,如何构建一套适合兰州实际的交通拥堵治理框架,是政府部门加强城市管理的重要职责,也是确保兰州市城市正常运作的关键。基于此背景,本文在对兰州市城市交通拥堵现状和致堵成因分析的基础上,运用系统动力学的方法,并借助vensim软件,构建了兰州市城市交通拥堵问题的系统动力学模型,通过模型模拟分析,得出了兰州市未来十年城市道路里程、轨道交通运营长度、小汽车保有量、居民出行总量、机动车出行总量、交通拥挤程度等交通指标的变化趋势,并将目前主要的符合兰州实际的治堵政策和措施带入模型进行仿真比较,分析各种治堵措施对城市交通拥挤程度的影响,最后结合仿真结果提出了一系列适合兰州交通拥堵治理的措施和建议。具体而言,本文从兰州市城市交通拥堵现状、成因、治堵建议三个方面进行了论证和研究。首先,本文在调查研究的基础上并结合兰州市交通相关资料对兰州市交通拥堵现状进行了分析;其次,在兰州市交通拥堵现状分析的基础上,基于文献研究法、问卷调查法对兰州市交通拥堵成因进行分析,归纳总结出九大方面的兰州市交通拥堵致堵清单;再次,利用城市交通系统内外部影响要素和各子系统之间的因果关系,构建了兰州市交通拥堵问题的系统动力学因果回路图和存量流量图,为仿真分析做模型依据;最后,利用已建立的兰州市交通拥堵问题的系统动力学模型,结合目前主要的治堵政策和措施,动态的改变模型的政策参数进行仿真和分析,最后得出交通供给管理、交通需求管理、交通运行管理和交通主体管理方面的各种治堵措施和建议。
张元元[5]（2020）在《基于未来电子车牌与交通感应网协同环境下数据驱动的动态信号控制研究》文中认为“互联网+”环境下,基于大数据的预测能力和基于实时数据的交通运行状况评价分析、主动问题发现能力,可以精确的制定、优化和评估方案。面向未来可能普及的采集设备以及形成的交通大数据,本文选取电子车牌系统形成的交通大数据作为历史及实时数据来源,研究单交叉路口动态信号控制,具体内容如下:（1）论文首先介绍了电子车牌与交通感应网协同环境的构成与运行机理,明确了交叉口信号控制需使用的电子车牌感应器类型,并制定了感应器布设方案。通过分析该协同环境下产生的交通大数据的数据构成与布局形态,明确了动态信号控制需要从基数据中心中获取的数据内容,并设计了数据信息提取算法。（2）为了实时掌控交叉口的交通运行状态,排队变化情况,通过分析进口道的排队消散过程,确定了排队检测感应器的最佳安装位置,建立了利用感应器采集数据获取实时排队车辆数、排队集结波波速和排队消散波速等配时方案设计和评价所需参数的模型和算法。（3）基于电子车牌与交通感应网协同环境下产生的交通大数据,以单个交叉路口为研究对象,首先,利用从基数据中心中提取的历史数据对现状配时方案运用迭代计算方法进行优化获得基于延误最小的基础配时方案。其次,利用感应器采集的实时数据获取停车次数、排队车辆数指标,判别交叉口单周期的运行状态。根据排队均衡控制思想选择红灯末和绿灯末为排队均衡控制决策点,并设定了排队均衡控制条件。然后,以四相位信号控制为例,基于感应器实时采集数据,针对交叉口欠饱和状态构建了绿时缩短的配时方案调整模型,针对交叉口过饱和状态构建了周期内绿灯时间调整模型,设计了周期末新增相位算法,提出了由采集数据映射的交通拥堵疏导策略。最终,利用感应器采集数据,对动态配时方案运行效果进行评价。（4）在案例分析中,借助Anylogic软件仿真模拟未来电子车牌与交通感应网协同环境下实时采集数据和动态配时方案的实时反馈控制过程。利用软件的道路交通库、流程库搭建模型的逻辑层和空间层,在逻辑层中引入配时计算与评价的参数、变量和函数,仿真运行完成配时方案制定。通过分析左转、直行车流的排队车辆数随时间变化情况和平均停车次数、平均总延误等指标,得出相比基础配饰方案,动态配时方案能更适应交通流的时变性,使方向车流周期性变化稳定,各相位排队均衡。
王燕语[6]（2020）在《东北城市居住区安全疏散优化策略研究》文中认为居住区作为城市功能中面积比例最大的组成部分,不仅是居民遮风避雨的休憩场所,还需要为生命和财产提供基本的安全保障。但由于方法性指导的缺失和理论研究的相对滞后,我国早年的城市规划实践较少整体性地融入防灾减灾的设计措施,造成了居住区应对大型灾害威胁的空间结构缺陷、应灾管理机制不足和居民大规模逃生过程的安全隐患。得益于计算机技术的发展和基础理论研究的逐渐深入,近年来学者们开始尝试用仿真模拟与量化研究的方法探索城市尺度的防灾减灾问题。但由于对该问题的长期忽视与数据收集的技术局限,当前针对城市居住区规划形式与人群疏散行为关联影响的研究还不多见。城市居住区的空间结构不但决定着自身抵御灾害的能力,也在紧急情况下制约着居民的应急避难方式与行为模式。中国东北城市居住区建设在上世纪先后经历了殖民时期、重工业基地建设时期和城市化建设时期,形成了多元的规划形式。城市既有空间土地利用强度和人口集聚趋势的持续增强,对居住区的容灾与应急能力带来了巨大挑战。本研究通过分析居住区空间形态特征和人群疏散行为特征,探索我国东北城市不同尺度的居住区规划形式与安全疏散之间的影响机制,从定量和定性两方面系统地提出了居住区规划设计、灾害救援和应急管理的优化策略。在理论基础研究中,梳理了东北城市的常见灾害类型与地域性应急特点,探讨了人群在紧急疏散场景中的行为心理和空间与疏散行为的内在关联,分析了居住区在城市尺度和街坊尺度的形态内涵以及东北城市居住区的空间特征,界定了居住区安全疏散流程和相关规划元素。从区域防灾规划、灾害救援水平和应急管理保障的角度强调了灾害应对能力对保障居住区安全疏散的重要性。根据居住区的空间要素及人群疏散行为动线,制定针对东北城市居住区的案例调研与疏散模拟实验方案,架构居住区安全疏散信息模型。结合抽样调研获得东北城市居住区在城市尺度和街坊尺度的典型形式,设定疏散模拟实验相关参数,为后续东北城市居住区疏散模拟实验及相关优化策略的提出奠定了基础。利用基于智能体模型的人群疏散仿真平台实现对居住区城市尺度典型形式的疏散模拟,并提出相应优化策略。城市尺度以路网结构和街坊形态为变量,通过疏散时间和拥堵情况分析得到疏散全时程的潜在风险和踩踏高危区域,以及相应变量影响下道路、街坊、道路交叉口的疏散特征变化规律。提出了减小路网密度、拓展潜在拥堵道路;根据特定空间结构的人群疏散特征合理布局救援路径、分配应急物资;提取典型形式拥堵点区位分布及时间发展的关键数据,在薄弱地段及时做好人群分流和疏导措施的优化策略。为了降低居住区街坊尺度安全疏散风险,对该尺度典型形式进行人群疏散模拟,并根据疏散模拟结果和疏散场景信息获取保障居住区街坊尺度安全疏散的优化策略。街坊尺度以路网结构、街坊形态、出入口设置以及建筑布局为变量,得到相应规划元素对人群疏散特征的触发机制,疏散及拥堵时间的演变趋势以及拥堵范围的分布特征。提出了设置缓冲空间、提高出入口通行能力;根据人群疏散行为特性设定救援路径、预设救援设施;以及通过细化疏散信息、甄选拥堵形态,提高灾时紧急行动能力,深化街坊尺度除雪预案的优化策略。研究从城市和街坊两个尺度,提取了制约城市居住区空间安全疏散性能的规划元素,探索了居住区形态信息及其灾害学意义。从疏散耗时和拥堵情况两方面总结了居住区人群疏散的规律,拓展了居住区规划要素对安全疏散影响机制的探讨深度。同时将人群疏散特征与规划策略、灾害救援策略和应急管理策略有机结合,为提高居住区安全疏散提供了全新的研究视角与技术解决方法,为我国东北城市居住区规划设计的理论和实践创新做出贡献。
刘玉新[7]（2020）在《交通信号配时专家辅助决策系统的设计与实现》文中研究说明交通拥堵给城市管理带来诸多问题,解决交通拥堵问题是城市化发展中重要的任务。城市交通自适应控制系统的应用,在一定程度上缓解了交通拥堵。然而,自适应控制系统调控交通信号方案对交通数据完整性要求较高,自身又缺乏灵活性,因此,在交通拥堵情况下无法对交通信号做出合适的调控。现阶段,交通信号的管控仍旧难以脱离人为干预,因此,提高人工信号配时的效率对于治理交通拥堵有着重要的意义。针对人工信号配时疏导交通拥堵对工作人员专业水平要求高、经验依赖性强,难以做到及时高效等问题,本文构建信号配时知识模型,开发决策支持系统,提高信号配时人员工作效率。本文主要工作如下:1.从城市拥堵的本质出发,系统地分析拥堵疏导信号配时各种决策属性,并建立信号配时辅助决策系统总体框架。2.建立信号配时知识库。首先提出了知识库分层结构模型;其次构建信号配时领域本体,详细描述了信号配时本体类目及结构,并根据知识的特点利用产生式和框架表示信号配时知识;最后设计信号配时知识的存储模型和知识库功能检查方法。3.构建信号配时知识推理机制,包括规则推理与框架知识的推理方式。重点阐述了基于Rete算法的信号配时规则推理过程、加权规则的推理过程以及规则冲突解决方式。4.设计并实现了交通信号配时专家辅助决策系统。系统分为辅助决策模块、知识管理模块、用户管理模块,并通过引入个性化地图组件将交通拥堵路段可视化,能够为信号配时工作提供有效的决策支持。
曾茂桃[8]（2019）在《基于交通流预测的交通拥堵治理研究 ——以重庆为例》文中认为随着我国国民经济的快速发展和城市化进程的不断深入,机动车保有量在不断增加,让交通拥堵问题变得日益严重。当前我国大中小城市均面临着不同程度的交通拥堵问题,这些问题严重制约着城市的可持续发展,因此对交通拥堵的研究治理是非常有必要的,它是当前城市发展的一个重要课题。目前针对城市道路交通拥堵问题制定的一些对策、措施、手段,在执行阶段的灵活性、原则性、延迟性不能做到有机统一,都会使其有效性大打折扣,所以交通拥堵现象的缓解并不能立竿见影。基于智能交通系统的建设和发展则可以为最大限度地挖掘交通系统信息资源、均衡交通流、缓解交通拥堵提供有效的途径,而交通流预测是智能交通系统的重要组成部分。由于道路交通是一个时变非线性的复杂开放的系统,实时路况信息在支持交通管理与决策时缺乏先见性,对交通事件不能主动预防,所以只有掌握超前路况信息,才能及时准确做出应对决策,因此对交通流进行预测对交通拥堵管理提供了一个新的治理思路。论文首先提出研究的背景与意义、文献综述,具体阐述国内外交通疏导治理的研究现状和国内外智能交通建设,交通流预测技术的研究现状和发展。第二是介绍城市拥堵理论的相关知识,即城市交通拥堵的界定与判断,交通状态的评价。介绍人工智能的相关理论知识,涉及机器学习原理,支持向量机模型理论,数据挖掘理论等,为下一步建立模型、数据挖掘与处理、模型分析提供理论基础。第三是分析重庆主城区交通拥堵现状及成因。通过实地调查,资料收集,用客观的数据反映城市交通拥堵现状,对重庆主城区的人口密度、出行方式、道路建设、机动车保有量、路网特点、机动车和公共交通发展现状等具体分析拥堵现状及成因。第四是模型的建立与数据挖掘。选择收集重庆市主城区部分重要路段交通卡口的过往车辆数据信息。然后根据数据处理的相关知识,进行数据处理与数据校正。利用Python语言编程进行数据挖掘和支持向量机的分析,最终获得不同时段城市道路交通流量的预测信息。第五是具体介绍交通流预测技术在重庆市主城区交通拥堵治理的作用。分别从城市道路交通管理、服务、组织几个环节的应用来阐述其对治理交通拥堵的意义,并提出交通管理部门强化现代化交通指挥管理体系建设的重要地位作用。
赵晓蕊[9]（2019）在《智能交通管控系统关键技术设计与子系统实现》文中进行了进一步梳理在现代化城市生活中,城市规模不断扩大,人口数量庞大,机动车的保有量也随着人们物质生活的提高而迅速增加。由于交通资源的有限性、交通规划的滞后性,同时在交通通行过程中的交通文化有待加强和提高,交通问题成为人们日益关注的焦点。智能交通系统成为解决交通问题,改进交通管理、改善交通出行体验的技术手段。通过对现代城市交通状况,交通管理的转变和需求分析,提出智能交通管控系统建设思路:基于交通信息云资源的交通信息分析判断预测和智能应用;发生交通事故能够进行快速识别,快速响应和协同调度;实现及时准确交通信息服务的和多样的交通信息资源利用;实施对交通设备的实时健康状况监测,实现设备故障快速诊断和迅速响应,确保交通管控系统可靠运行;为交通管理者和交通参与者提供智能化,信息化和可视化的交通服务和辅助工具,实现城市交通的安全快捷和高效有序。首先,本文对交通管控系统各个技术子系统的功能进行梳理、分类,根据相关规则和规范的要求对城市智能交通管控系统的总体系统框架,逻辑结构和系统的物理结构进行了设计;设计分析了城市智能交通管控系统所采用的技术路线和系统在设计过程中所采用的关键技术;为城市智能交通管理系统实施确定了技术路线和关键技术解决方案。其次,对智能管控子系统进行了设计和实现。智能管控子系统作为城市智能交通管控系统的核心平台,采用闭环式指挥调度流程,能够及时统筹和解决指挥调度存在的问题,提高指挥调度执行力;支持扁平化指挥调度模式,大大缩短了交通信息传递和交通决策的流程与时间;支持多层次多元化协同指挥调度模式;并采用“一机多屏”方式,满足不同的用户需求和不同的应用场景需求。最后,对交通信息研判子系统进行了设计和实现。交通信息研判子系统基于历史交通信息,通过数据分析和挖掘技术,可以进一步发掘历史交通数据规律建立综合分析判断预测数据库,给交通管理工作提供决策参考。交通信息研判子系统具有交通流信息研判,交通警情信息研判,交通违法信息研判和交通事故信息研判四个业务功能;具有对各类信息进行不同维度的分析,研判和图形化直观显示等特点。
张昊[10]（2018）在《基于案例推理的城市道路交通拥堵安全疏导决策支持技术研究》文中研究指明随着我国近些年经济建设的快速发展,机动车保有量呈逐年递增的趋势。虽然各城市道路基础建设的力度不断加大,但就城市道路建设速度而言,显然还是无法满足不断增长的机动车对道路交通的需求。在这种情况下,各城市道路拥堵状况时有发生,交通拥堵已经成为多数城市的通病。由交通拥堵带来的社会问题,如交通安全、空气污染、能源损耗、停车等诸多事故隐患严重的制约了城市的发展,也为经济建设带来了很大的负面影响。如何在交通拥堵发生时进行有效的疏导,已成为各大城市交通部门减少交通拥堵、增加人员和车辆安全亟待解决的问题。城市道路交通拥堵的形成是多方面的,其拥堵本身就是影响交通的安全问题交通拥堵持续的时间越长,则会对交通安全出行的影响越大,所以对交通拥堵进行安全疏导实际上就是消除交通的安全隐患。本文以案例推理为技术手段,结合当地交通现状,通过调研、收集、整理、分析大量交通拥堵案例,设计出城市道路拥堵疏导决策支持系统。本文主要围绕着案例推理决策支持技术中的几个关键问题进行研究,主要完成以下几个方面的工作:1.收集大量成功疏导交通拥堵的解决方案,形成交通拥堵疏导专家案例库。详细分析了进行交通拥堵疏导决策的关键因素,提出了在案例推理的决策支持模型中采用TF-IDF算法对交通拥堵的特征属性进行约简。2.研究分析TF-IDF算法的工作原理,分析了 TF-IDF算法的不足。在文本预处理阶段,根据交通拥堵事件的描述特点,针对少数特征词在文档类内或文档类间分布不均造成的权重偏移问题,展开TF-IDF的算法优化研究。并根据优化后的TF-IDF算法对交通拥堵特征值属性的权重进行计算和约简。3.在交通拥堵案例检索过程中为提高检索效率,尝试采取案例库进行先聚类后检索的策略,借此缩小案例检索的范围,从而提高案例检索的成功率。在案例聚类方面拟选取在文本聚类方面表现优良的K-means算法对交通拥堵疏导案例进行聚类。同时考虑由于交通拥堵事件描述具备一定相似性,导致聚类时出现无法准确聚类而产生边缘案例的问题,对K-means算法进行优化。引入微案例簇概念,将边缘案例形成交通拥堵的微案例簇集进行聚类,再根据聚类中心的距离判断边缘案例划分到不同的交通拥堵类别。4.详细研究了案例推理中案例检索的相似度计算环节,分析了不同数据对象相似度的计算方法,重点研究了基于距离的相似度计算方法。5.利用案例推理技术设计开发出城市道路交通疏导决策支持原型系统,为有效的交通疏导提供了相应的理论支持,也为基于文本案例推理的决策支持技术提供一定理论参考依据。图[56]表[30]参考文献[141]
二、城市交通拥堵疏导的计算机辅助决策系统方案分析（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、城市交通拥堵疏导的计算机辅助决策系统方案分析（论文提纲范文）
（1）城市交通流量建模与疏导应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 平面交叉口信号控制研究现状 |
| 1.2.2 城市网格化道路车辆疏导研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容与章节结构 |
| 第二章 相关背景技术介绍 |
| 2.1 博弈论 |
| 2.1.1 博弈论基本概念 |
| 2.1.2 经典博弈模型与算法 |
| 2.1.3 平面交叉口信号控制及博弈方案分析 |
| 2.2 网络最大流算法 |
| 2.2.1 网络流理论基本概念 |
| 2.2.2 网络最大流经典算法 |
| 2.2.3 城市网格化道路最大流算法方案分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于合作博弈的平面交叉口车辆疏导方法研究 |
| 3.1 两相位平面交叉口Shapley估值信号配时 |
| 3.1.1 博弈模型的建立 |
| 3.1.2 博弈的求解过程 |
| 3.1.3 信号灯绿灯的配时 |
| 3.1.4 仿真实验研究 |
| 3.2 四相位平面交叉口改进的Shapley估值信号配时 |
| 3.2.1 博弈模型的建立 |
| 3.2.2 博弈的求解过程 |
| 3.2.3 信号灯绿灯的配时 |
| 3.2.4 仿真实验研究 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于网络最大流算法的车辆疏导方法研究 |
| 4.1 城市交通网络Ford-Fulkerson最大流设计 |
| 4.1.1 城市交通网络最大流模型建立 |
| 4.1.2 网络最大流模型求解过程 |
| 4.1.3 网络最大流算法设计 |
| 4.2 城市交通网络最大流实例研究 |
| 4.2.1 城市交通网络最大流实例模型 |
| 4.2.2 效果评价指标 |
| 4.2.3 仿真实验研究 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 程序清单 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（2）基于强化学习的城市道路突发事件拥堵疏导决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 动态交通流建模与仿真 |
| 1.2.2 偶发性交通拥堵疏导决策方法 |
| 1.2.3 强化学习在交通中的应用 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 2 路网动态交通流仿真模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 交通流模型对比 |
| 2.3 元胞自动机模型 |
| 2.3.1 元胞自动机定义 |
| 2.3.2 道路交通流中的元胞自动机模型 |
| 2.4 模型建立 |
| 2.4.1 多车道路段交通流模型 |
| 2.4.2 交叉口交通流模型 |
| 2.4.3 路段与交叉口衔接 |
| 2.5 路网交通运行状况评价 |
| 2.5.1 基础性指标 |
| 2.5.2 特征性指标 |
| 2.5.3 综合性指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 突发事件下交通拥堵疏导决策模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 强化学习的基本原理与算法 |
| 3.2.1 强化学习基本原理 |
| 3.2.2 强化学习相关算法 |
| 3.3 强化学习环境模型设计 |
| 3.3.1 路段Agent |
| 3.3.2 交叉口Agent |
| 3.3.3 车辆Agent |
| 3.3.4 参数标定 |
| 3.4 强化学习模型构建 |
| 3.4.1 状态描述 |
| 3.4.2 动作集合 |
| 3.4.3 奖励设计 |
| 3.5 交通拥堵疏导决策方法仿真与分析 |
| 3.5.1 实验环境 |
| 3.5.2 实验过程 |
| 3.5.3 实验结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 突发事件拥堵疏导决策支持系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 拥堵疏导决策流程分析 |
| 4.2.1 传统拥堵疏导决策流程 |
| 4.2.2 突发事件拥堵疏导决策支持系统决策流程 |
| 4.3 决策支持系统功能模块 |
| 4.3.1 交通仿真模块 |
| 4.3.2 强化学习模块 |
| 4.3.3 拥堵疏导决策模块 |
| 4.4 决策支持系统界面设计 |
| 4.4.1 交通仿真模块 |
| 4.4.2 拥堵疏导决策模块 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）面向交通管理的拥堵检测系统及其关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 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 城市智能交通系统 |
| 1.2.2 路段交通拥堵检测 |
| 1.2.3 交通拥堵时空分布特征 |
| 1.2.4 出租车数据应用 |
| 1.3 存在问题分析 |
| 1.4 论文内容及组织结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 第二章 系统相关理论与技术基础 |
| 2.1 城市智能交通管理系统相关理论与技术 |
| 2.1.1 城市智能交通管理系统概述 |
| 2.1.2 城市智能交通管理系统框架 |
| 2.1.3 城市智能交通管理工作流程 |
| 2.2 城市交通拥堵检测相关理论 |
| 2.2.1 交通拥堵定义 |
| 2.2.2 交通拥堵分类 |
| 2.2.3 交通拥堵评价指标体系 |
| 2.3 浮动车数据采集与预处理相关技术 |
| 2.3.1 浮动车数据采集 |
| 2.3.2 浮动车数据预处理 |
| 2.4 拥堵检测相关技术 |
| 2.4.1 移动数据挖掘 |
| 2.4.2 交通数据可视化 |
| 2.4.3 路段划分方法 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 面向交通管理的拥堵检测系统设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 业务流程分析 |
| 3.1.2 系统总体目标分析 |
| 3.1.3 系统功能需求分析 |
| 3.2 基于拥堵疏导方案推荐的交通管理模式设计 |
| 3.3 系统总体框架设计 |
| 3.4 系统数据库设计 |
| 3.4.1 出租车GPS点位数据库设计 |
| 3.4.2 拥堵检测结果数据库设计 |
| 3.4.3 拥堵事件疏导方案库设计 |
| 3.5 系统功能设计 |
| 3.5.1 文件操作功能 |
| 3.5.2 地图操作功能 |
| 3.5.3 多粒度交通运行状态检测功能 |
| 3.5.4 拥堵疏导功能 |
| 3.5.5 用户管理功能 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 面向交通管理的拥堵检测系统关键技术研究 |
| 4.1 基于多维密度聚类的精细化路况检测算法改进 |
| 4.1.1 改进算法思想及基本概念 |
| 4.1.2 多维密度聚类算法 |
| 4.1.3 利用动态分段的路况事件模型构建 |
| 4.1.4 算法实验 |
| 4.1.5 实验结果与对比分析 |
| 4.2 基于CART分类树的拥堵点分类检测模型建立 |
| 4.2.1 交通拥堵时空演变模式分析 |
| 4.2.2 拥堵点分类决策树学习数据集提取 |
| 4.2.3 利用决策树分类检测拥堵点 |
| 4.2.4 拥堵点分类检测实验与分析 |
| 4.2.5 模型对比评估 |
| 4.3 基于区域划分的区域拥堵检测模型改进 |
| 4.3.1 区域划分概述 |
| 4.3.2 区域划分方法 |
| 4.3.3 区域拥堵检测 |
| 4.3.4 区域拥堵检测结果与分析 |
| 4.4 基于ACS的拥堵疏导辅助推荐模型构建 |
| 4.4.1 拥堵事件相似度定义与计算 |
| 4.4.2 基于拥堵事件相似度的疏导方案推荐 |
| 4.4.3 模型试验 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 面向交通管理的拥堵检测原型系统实现 |
| 5.1 系统开发工具 |
| 5.2 原型系统功能实现 |
| 5.2.1 用户界面 |
| 5.2.2 地图操作功能实现 |
| 5.2.3 多粒度交通运行状态检测菜单 |
| 5.2.4 基于多维密度聚类的精细化路况检测功能实现 |
| 5.2.5 基于CART分类树的拥堵点分类检测功能实现 |
| 5.2.6 基于区域划分的区域拥堵检测功能实现 |
| 5.2.7 基于ACS的拥堵疏导辅助推荐功能实现 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文创新点总结 |
| 6.3 研究内容展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（4）系统动力学视角下兰州市城市交通拥堵治理研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 问题提出 |
| 1.1.2 实践背景 |
| 1.1.3 学术背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 交通拥堵评价相关研究现状 |
| 1.3.2 交通拥堵成因分析相关研究现状 |
| 1.3.3 交通拥堵治理对策相关研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 兰州市交通拥堵现状分析 |
| 1.4.2 兰州市交通拥堵成因分析 |
| 1.4.3 兰州市城市交通拥堵问题的系统动力学模型构建 |
| 1.4.4 基于系统动力学模型的相关治堵措施仿真及分析 |
| 1.4.5 兰州市交通拥堵治理对策及建议 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 调查研究法 |
| 1.5.2 文献研究法 |
| 1.5.3 问卷调查法 |
| 1.5.4 系统动力学的方法 |
| 1.6 研究框架 |
| 1.6.1 论文结构 |
| 1.6.2 论文技术路线框图 |
| 第二章 相关概念及理论 |
| 2.1 城市交通拥堵治理的相关理论 |
| 2.1.1 城市交通相关理论 |
| 2.1.2 交通拥堵相关理论 |
| 2.1.3 国内外城市交通治理主要措施 |
| 2.2 系统动力学理论 |
| 2.2.1 系统动力学概述 |
| 2.2.2 系统动力学的几个核心概念 |
| 2.2.3 系统动力学的建模步骤 |
| 2.2.4 系统动力学研究交通拥堵问题的优势和可行性 |
| 第三章 兰州市城市交通拥堵分析 |
| 3.1 兰州市交通发展现状及评价 |
| 3.1.1 城市道路网络现状及评价 |
| 3.1.2 道路交通运行现状及评价 |
| 3.1.3 城市公交系统现状及评价 |
| 3.1.4 城市轨道交通现状及评价 |
| 3.1.5 私人交通工具现状及评价 |
| 3.1.6 居民出行特征现状及评价 |
| 3.1.7 城市停车系统现状及评价 |
| 3.2 兰州市交通拥堵成因分析 |
| 3.2.1 基于文献研究法的交通拥堵影响因素归纳 |
| 3.2.2 基于兰州交通现状的致堵成因分析 |
| 3.2.3 基于问卷调查法的兰州致堵成因分析 |
| 3.2.4 兰州市城市交通拥堵致堵成因清单 |
| 3.2.5 兰州市城市交通拥堵关键致堵成因详析 |
| 第四章 兰州市交通拥堵问题的系统动力学模型构建 |
| 4.1 系统边界与模型要素 |
| 4.1.1 系统边界 |
| 4.1.2 模型要素 |
| 4.2 系统反馈结构 |
| 4.2.1 系统因果关系分析 |
| 4.2.2 系统因果回路图 |
| 4.3 系统动力学模型构建 |
| 4.3.1 模型基本假设 |
| 4.3.2 模型存量流量图 |
| 4.3.3 模型相关数据 |
| 4.3.4 模型系统动力学方程 |
| 4.4 模型检验 |
| 第五章 基于系统动力学模型的治堵对策仿真与分析 |
| 5.1 模型原始情景运行结果分析 |
| 5.1.1 主城区GDP发展趋势 |
| 5.1.2 主城区常住人口发展趋势 |
| 5.1.3 主城区城市道路里程发展趋势 |
| 5.1.4 城市轨道交通运营里程发展趋势 |
| 5.1.5 主城区小汽车保有量发展趋势 |
| 5.1.6 主城区载货汽车保有量发展趋势 |
| 5.1.7 主城区居民出行总量发展趋势 |
| 5.1.8 主城区地面公交出行量发展趋势 |
| 5.1.9 主城区小汽车出行量发展趋势 |
| 5.1.10 轨道交通出行量发展趋势 |
| 5.1.11 主城区道路交通承载能力发展趋势 |
| 5.1.12 主城区机动车出行数量发展趋势 |
| 5.1.13 兰州市主城区交通拥挤程度发展趋势 |
| 5.2 相关治堵措施实施仿真与分析 |
| 5.2.1 增加道路建设投资比例影响仿真与分析 |
| 5.2.2 增加轨道交通投资比例影响仿真与分析 |
| 5.2.3 限行政策影响仿真与分析 |
| 5.2.4 限货政策影响仿真与分析 |
| 5.2.5 限号政策影响仿真与分析 |
| 5.2.6 限制市域大巴入城量影响仿真与分析 |
| 5.2.7 各类治堵对策实施效果对比(多因素对比)分析 |
| 第六章 兰州市交通拥堵治理对策及建议 |
| 6.1 交通供给管理方面的对策及建议 |
| 6.1.1 大力发展以轨道交通为主的城市公共交通 |
| 6.1.2 加快城市道路建设优化城市路网结构 |
| 6.1.3 建设立体交通提高各类交通工具衔接水平 |
| 6.1.4 建设城市智能交通系统 |
| 6.1.5 加快停车设施建设提升静态交通疏导水平 |
| 6.2 交通需求管理方面的对策及建议 |
| 6.2.1 引导居民出行方式减少机动车出行量 |
| 6.2.2 分散城市功能疏导交通流量 |
| 6.2.3 实施交通限行政策 |
| 6.2.4 实施以家庭为单位的限购政策 |
| 6.2.5 必要时启动收取交通拥堵费政策 |
| 6.3 交通运行管理方面的对策及建议 |
| 6.3.1 优化道路交通运行组织 |
| 6.3.2 提高应对突发性拥堵的能力 |
| 6.3.3 加大交通执法力度 |
| 6.4 交通主体管理方面的对策及建议 |
| 6.4.1 科学规划城市交通 |
| 6.4.2 提升交通决策开放水平 |
| 6.4.3 重视交通文明教育 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 成果与结论 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 兰州市交通拥堵影响因素调查问卷表 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（5）基于未来电子车牌与交通感应网协同环境下数据驱动的动态信号控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 电子车牌与交通感应网协同环境 |
| 1.2.2 交通大数据利用 |
| 1.2.3 动态信号灯 |
| 1.3 研究内容及拟解决的问题 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 拟解决的关键问题 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 未来电子车牌与交通感应网协同环境 |
| 2.1 电子车牌与交通感应网 |
| 2.1.1 电子车牌 |
| 2.1.2 电子车牌感应器 |
| 2.1.3 交通感应网 |
| 2.2 电子车牌与交通感应网协同环境运行机理 |
| 2.2.1 数据采集 |
| 2.2.2 数据存储与应用 |
| 2.2.3 电子车牌数据写入 |
| 2.3 交通大数据中心 |
| 2.3.1 交通数据中心数据构成 |
| 2.3.2 交通大数据中心布局形态 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 数据驱动的动态信号控制基础问题研究 |
| 3.1 数据驱动的动态信号控制流程 |
| 3.2 动态信号控制数据提取 |
| 3.3 进口道排队模型与感应器布设位置 |
| 3.3.1 感应器布设 |
| 3.3.2 排队检测感应器布设位置 |
| 3.4 参数计算 |
| 3.4.1 交通流参数 |
| 3.4.2 排队车辆数及排队长度 |
| 3.4.3 分方向的排队车辆数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 单交叉口动态信号控制方案设计 |
| 4.1 动态信号控制方案设计思路 |
| 4.2 基础配时方案制定 |
| 4.3 交叉口交通运行状态判别 |
| 4.3.1 相位排队长确定 |
| 4.3.2 交叉口交通运行状态判别 |
| 4.4 基于排队车辆数均衡的动态信号控制 |
| 4.4.1 排队均衡控制思路 |
| 4.4.2 欠饱和状态下的动态信号控制 |
| 4.4.3 过饱和状态下的动态信号控制 |
| 4.5 动态信号控制方案评价 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 案例分析 |
| 5.1 案例背景 |
| 5.1.1 交叉口基本状况 |
| 5.1.2 交叉口交通调查数据 |
| 5.2 基础配时方案仿真及评价 |
| 5.2.1 仿真模型搭建 |
| 5.2.2 基于延误最小的基础配时方案 |
| 5.2.3 仿真评价及交通状态判别 |
| 5.3 动态配时方案 |
| 5.3.1 均衡控制参数 |
| 5.3.2 动态配时方案 |
| 5.4 动态配时方案评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 攻读硕士学位期间参与项目 |
（6）东北城市居住区安全疏散优化策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 城市空间防灾减灾的公共安全诉求 |
| 1.1.2 城市应急避难体系研究与建设需求 |
| 1.1.3 城市居住区安全疏散专项研究的缺失 |
| 1.2 国内外相关领域研究现状 |
| 1.2.1 居住区空间形态研究 |
| 1.2.2 疏散仿真研究 |
| 1.2.3 应急行为研究 |
| 1.2.4 居住区防灾机制研究 |
| 1.2.5 国内外相关研究简析 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 论文框架 |
| 第2章 相关理论与要素解析 |
| 2.1 东北城市灾害风险 |
| 2.1.1 东北城市灾害危险性 |
| 2.1.2 东北城市应灾隐患 |
| 2.1.3 城市灾害风险管控机制 |
| 2.2 安全疏散与应急行为理论 |
| 2.2.1 安全疏散判定 |
| 2.2.2 疏散行为心理 |
| 2.2.3 空间与疏散行为的关联 |
| 2.3 城市居住区空间结构与疏散影响要素 |
| 2.3.1 城市尺度空间结构 |
| 2.3.2 街坊尺度空间结构 |
| 2.3.3 居住区空间安全疏散流程 |
| 2.3.4 居住区空间安全疏散要素 |
| 2.3.5 东北城市居住区空间特点 |
| 2.4 城市安全疏散优化要点 |
| 2.4.1 防灾规划 |
| 2.4.2 灾害救援 |
| 2.4.3 应急管理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 东北城市居住区安全疏散信息模型建构 |
| 3.1 安全疏散信息模型构成要素 |
| 3.1.1 概念解析与整体框架 |
| 3.1.2 城市尺度疏散信息 |
| 3.1.3 街坊尺度疏散信息 |
| 3.1.4 安全疏散决策信息 |
| 3.2 东北城市居住区空间数据采集 |
| 3.2.1 数据采集方法 |
| 3.2.2 城市尺度调研结果与模型建立 |
| 3.2.3 街坊尺度调研结果与模型建立 |
| 3.3 模拟平台与实验方案 |
| 3.3.1 Agent-based Model理论分析 |
| 3.3.2 Pathfinder软件介绍 |
| 3.3.3 模拟方案设定 |
| 3.3.4 模拟实验的局限性 |
| 3.4 相关参数设置 |
| 3.4.1 人口规模与分布设定 |
| 3.4.2 灾害类型及位置设定 |
| 3.4.3 寻路算法与移动规则 |
| 3.4.4 人体运动基本参数设置 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 东北城市居住区城市尺度安全疏散模拟与优化策略 |
| 4.1 城市尺度数据处理流程与疏散时程分析 |
| 4.1.1 算例模型简化 |
| 4.1.2 城市尺度数据处理流程 |
| 4.1.3 城市尺度疏散时程分析 |
| 4.2 城市尺度典型形式疏散时间分析 |
| 4.2.1 路网结构对疏散时间的影响 |
| 4.2.2 街坊形态对疏散时间的影响 |
| 4.2.3 城市尺度疏散时间变化机制 |
| 4.3 城市尺度典型形式拥堵情况分析 |
| 4.3.1 路网结构对拥堵情况的影响 |
| 4.3.2 街坊形态对拥堵情况的影响 |
| 4.3.3 城市尺度拥堵情况变化机制 |
| 4.4 城市尺度安全疏散优化策略 |
| 4.4.1 城市尺度规划设计优化策略 |
| 4.4.2 城市尺度灾害救援优化策略 |
| 4.4.3 城市尺度应急管理优化策略 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 东北城市居住区街坊尺度安全疏散模拟与优化策略 |
| 5.1 街坊尺度数据处理流程与疏散时程分析 |
| 5.1.1 街坊尺度数据处理流程 |
| 5.1.2 街坊尺度疏散时程分析 |
| 5.2 街坊尺度典型形式疏散时间分析 |
| 5.2.1 路网结构对疏散时间的影响 |
| 5.2.2 街坊形态对疏散时间的影响 |
| 5.2.3 出入口设置对疏散时间的影响 |
| 5.2.4 建筑布局对疏散时间的影响 |
| 5.2.5 街坊尺度疏散时间变化机制 |
| 5.3 街坊尺度典型形式拥堵情况分析 |
| 5.3.1 路网结构对拥堵情况的影响 |
| 5.3.2 街坊形态对拥堵情况的影响 |
| 5.3.3 出入口设置对拥堵情况的影响 |
| 5.3.4 建筑布局对拥堵情况的影响 |
| 5.3.5 街坊尺度拥堵情况变化机制 |
| 5.4 街坊尺度安全疏散优化策略 |
| 5.4.1 街坊尺度规划设计优化策略 |
| 5.4.2 街坊尺度灾害救援优化策略 |
| 5.4.3 街坊尺度应急管理优化策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）交通信号配时专家辅助决策系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 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 国内外研究与发展现状 |
| 1.2.1 基于知识的系统概述 |
| 1.2.2 KBS在智能交通系统中的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 信号配时决策分析及系统总体概述 |
| 2.1 城市交通拥堵特征分析 |
| 2.1.1 城市交通拥堵基本特性 |
| 2.1.2 城市交通拥堵形成原因 |
| 2.1.3 城市交通拥堵空间分布 |
| 2.1.4 城市交通拥堵的发展趋势 |
| 2.2 信号配时决策分析 |
| 2.2.1 信号配时决策影响因素 |
| 2.2.2 信号配时策略分析 |
| 2.3 信号配时专家辅助决策系统整体设计 |
| 2.4 系统开发技术 |
| 2.4.1 前端框架—Vue.js |
| 2.4.2 后端框架—JavaEE |
| 2.4.3 专家系统工具—Drools |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 信号配时知识库的构建 |
| 3.1 信号配时知识库概述 |
| 3.1.1 信号配时知识的特点 |
| 3.1.2 交通信号配时知识分层 |
| 3.2 交通信号配时知识获取 |
| 3.2.1 信号配时本体构建 |
| 3.2.2 信号配时知识的模糊化 |
| 3.3 信号配时知识表示 |
| 3.3.1 产生式表示信号配时知识 |
| 3.3.2 信号配时知识框架表示 |
| 3.4 信号配知识存储模型 |
| 3.5 信号配时知识库维护 |
| 3.5.1 知识库规则问题 |
| 3.5.2 信号配时知识功能检查方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 信号配时知识推理机制的构建 |
| 4.1 信号配时规则推理 |
| 4.1.1 推理方向 |
| 4.1.2 模式匹配算法 |
| 4.1.3 基于Rete算法的信号配时规则推理 |
| 4.1.4 冲突消解策略 |
| 4.2 框架知识推理过程 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 信号配时辅助决策系统开发与设计 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 系统登录认证的实现 |
| 5.2.1 登录验证 |
| 5.2.2 权限管理 |
| 5.3 信号配时辅助决策模块 |
| 5.3.1 城市交通路网的描述与拥堵空间分布判别 |
| 5.3.2 拥堵事件描述 |
| 5.3.3 信号配时规则编码面向对象的定义 |
| 5.3.4 自然语言与规则语言的自动转换 |
| 5.3.5 Web端页面交互 |
| 5.4 知识库管理模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 参与的科研项目 |
| 3 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于交通流预测的交通拥堵治理研究 ——以重庆为例（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究内容 |
| 2 核心概念和基本理论 |
| 2.1 核心概念 |
| 2.2 基本理论 |
| 3 重庆市主城区道路交通现状 |
| 3.1 人口密度和出行方式 |
| 3.2 道路现状 |
| 3.3 机动车和公共交通发展现状 |
| 3.4 重庆市交通拥堵原因分析 |
| 4 短时交通流支持向量机回归预测模型 |
| 4.1 模型的建立 |
| 4.2 仿真实验 |
| 5 交通流预测在重庆市交通拥堵治理的应用实证 |
| 5.1 交通流预测在交通管理的应用 |
| 5.2 交通流预测在交通服务的应用 |
| 5.3 交通流预测在交通组织的应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录一:攻读工程硕士学位期间发表的部分科研成果 |
| 附录二:交通流预测 Python 代码 |
| 致谢 |
（9）智能交通管控系统关键技术设计与子系统实现（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 |
| 1.2.1 智能交通对于城市交通管理和控制的意义 |
| 1.2.2 面向交通信息资源中心和系统运维管理体系的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文的主要内容和结构 |
| 第2章 智能交通管控系统总体设计 |
| 2.1 智能交通管控系统需求分析 |
| 2.1.1 交通管控的需求分析 |
| 2.1.2 交通信息资源需求分析 |
| 2.2 系统设计技术路线 |
| 2.2.1 采用基于面向服务的体系架构设计思想 |
| 2.2.2 采用传统信息技术与大数据技术相结合进行数据和信息管理 |
| 2.2.3 采用“操作系统”思想管理智能交通系统中软硬件资源 |
| 2.2.4 C/S与B/S两种结构相结合的软件构架模式 |
| 2.3 系统总体框架设计 |
| 2.4 系统逻辑结构设计 |
| 2.5 系统物理结构设计 |
| 2.6 系统涉及关键技术分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 智能管控子系统的设计与实现 |
| 3.1 智能管控子系统特点分析 |
| 3.1.1 智能管控子系统采用闭环式指挥调度流程 |
| 3.1.2 智能管控子系统支持扁平化指挥调度模式 |
| 3.1.3 智能管控子系统支持多层次和多元化协同指挥调度模式 |
| 3.1.4 智能管控子系统采用多种显示终端 |
| 3.2 智能管控子系统结构设计 |
| 3.3 智能管控子系统实现 |
| 3.3.1 交通状况监测系统 |
| 3.3.2 视频巡逻系统 |
| 3.4 智能管控子系统功能测试与验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 交通信息研判子系统的设计与实现 |
| 4.1 交通信息研判子系统特点分析 |
| 4.2 交通信息研判子系统结构设计 |
| 4.3 交通信息研判子系统实现 |
| 4.3.1 交通流信息研判系统 |
| 4.3.2 交通事故研判系统 |
| 4.3.3 交通违法研判系统 |
| 4.4 交通信息研判子系统功能测试与验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（10）基于案例推理的城市道路交通拥堵安全疏导决策支持技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与目的 |
| 1.2 相关理论研究 |
| 1.2.1 案例推理的工作原理 |
| 1.2.2 案例推理技术的特点与优势 |
| 1.2.3 基于案例推理的决策支持技术 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 案例推理技术的理论研究 |
| 1.3.2 案例推理在决策支持方面的应用 |
| 1.3.3 决策支持系统在交通安全方面的应用 |
| 1.4 研究主要内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究的主要内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 城市道路交通拥堵疏导决策分析研究 |
| 2.1 以某市为例的交通现状分析 |
| 2.2 交通拥堵的定义及形成原因 |
| 2.2.1 交通拥堵的定义 |
| 2.2.2 形成拥堵的原因 |
| 2.3 城市道路拥堵的特性研究 |
| 2.3.1 交通拥堵的特性 |
| 2.3.2 城市道路交通拥堵的空间分布模型 |
| 2.4 交通拥堵疏导的决策分析 |
| 2.4.1 交通拥堵的特征属性需求 |
| 2.4.2 交通拥堵疏导决策方案的分类 |
| 2.5 基于案例推理的交通拥堵疏导决策支持系统关键技术 |
| 2.5.1 交通拥堵疏导决策支持系统的案例推理模型 |
| 2.5.2 特征属性的权重设置方案 |
| 2.5.3 人机交互界面 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 交通拥堵案例特征属性的优化研究 |
| 3.1 特征属性的优化方法 |
| 3.1.1 最小子集法 |
| 3.1.2 背包算法与过滤算法 |
| 3.1.3 权值排序法 |
| 3.2 文本领域基于权重排序法的相关算法 |
| 3.2.1 主成分分析法 |
| 3.2.2 互信息与信息增益 |
| 3.2.3 期望交叉熵 |
| 3.3 TF-IDF算法 |
| 3.3.1 TF-IDF算法基本原理 |
| 3.3.2 TF-IDF算法的不足 |
| 3.3.3 TF-IDF算法的优化方案 |
| 3.4 交通拥堵特征属性选择方法 |
| 3.4.1 文档频率 |
| 3.4.2 基于类别分布差异度的交通拥堵特征属性优化 |
| 3.4.3 交通拥堵特征属性权重设置 |
| 3.4.4 交通拥堵案例知识的表示 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 实验步骤 |
| 3.5.2 KNN算法 |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于聚类分析的交通拥堵案例检索策略 |
| 4.1 案例检索的传统方法 |
| 4.1.1 最近相邻法 |
| 4.1.2 归纳索引法 |
| 4.1.3 知识引导法 |
| 4.1.4 模板法 |
| 4.2 聚类分析的相应算法 |
| 4.2.1 基于网格的聚类算法 |
| 4.2.2 基于层次的聚类 |
| 4.2.3 基于密度的聚类 |
| 4.2.4 基于分割的聚类算法 |
| 4.3 K-means算法 |
| 4.3.1 算法流程 |
| 4.3.2 K-means算法的优缺点 |
| 4.3.3 K-means算法的相关优化 |
| 4.4 基于微案例簇的聚类分析算法 |
| 4.4.1 案例库样本的选取与表示 |
| 4.4.2 案例聚类算法 |
| 4.4.3 微案例簇的聚类 |
| 4.4.4 算法步骤 |
| 4.5 案例检索的相似度计算方法 |
| 4.5.1 聚类效果的评价函数 |
| 4.5.2 相似度矩阵 |
| 4.5.3 基于距离的相似度计算方法 |
| 4.6 基于聚类分析与最近邻的案例检索策略 |
| 4.6.1 基于余弦函数的检索方式 |
| 4.6.2 案例重用与案例修改 |
| 4.6.3 案例学习 |
| 4.7 实验结果与分析 |
| 4.7.1 交通拥堵聚类距离选择实验结果与分析 |
| 4.7.2 交通拥堵案例聚类实验比较 |
| 4.7.3 交通拥堵案例检索实验的结果与分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 基于案例推理的城市道路拥堵疏导决策支持系统设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.2 不同原因的拥堵处理方法 |
| 5.2.1 常发性交通拥堵的处理方式 |
| 5.2.2 突发性交通拥堵的处理方式 |
| 5.3 系统的推理过程 |
| 5.3.1 拥堵疏导管理及案例库的构建 |
| 5.3.2 系统推理模型建立 |
| 5.4 系统设计即测试结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读博期间主要科研成果 |
四、城市交通拥堵疏导的计算机辅助决策系统方案分析（论文参考文献）
- [1]城市交通流量建模与疏导应用[D]. 李速. 南京邮电大学, 2020(02)
- [2]基于强化学习的城市道路突发事件拥堵疏导决策方法研究[D]. 赵雅辉. 浙江师范大学, 2020(01)
- [3]面向交通管理的拥堵检测系统及其关键技术研究[D]. 孙梦婷. 战略支援部队信息工程大学, 2020(08)
- [4]系统动力学视角下兰州市城市交通拥堵治理研究[D]. 韩家福. 兰州大学, 2020(01)
- [5]基于未来电子车牌与交通感应网协同环境下数据驱动的动态信号控制研究[D]. 张元元. 西南交通大学, 2020(07)
- [6]东北城市居住区安全疏散优化策略研究[D]. 王燕语. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [7]交通信号配时专家辅助决策系统的设计与实现[D]. 刘玉新. 浙江工业大学, 2020(08)
- [8]基于交通流预测的交通拥堵治理研究 ——以重庆为例[D]. 曾茂桃. 三峡大学, 2019(06)
- [9]智能交通管控系统关键技术设计与子系统实现[D]. 赵晓蕊. 哈尔滨工程大学, 2019(05)
- [10]基于案例推理的城市道路交通拥堵安全疏导决策支持技术研究[D]. 张昊. 安徽理工大学, 2018(01)