导读:本文包含了交通信号网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:故障检测,可靠性,人-机-环境,轨道交通信号
交通信号网络论文文献综述
赵宇航,徐永能,刘英舜,陈新[1]（2019）在《基于改进神经网络的城市轨道交通信号系统故障智能运维》一文中研究指出要确保城市轨道交通信号系统最大限度发挥其自身的功能,就必须定期对其现有的,可能发生的或一定条件下转化生成的故障实施有效监控,结合可靠性与安全性相关理论的分析研究,在最短时间内找到最优解决方案,排除故障,确保交通参与者的安全,让信号系统与城轨系统有效配合,给城市轨道交通运营带来最佳经济效益和社会效益。(本文来源于《科技创新导报》期刊2019年06期）
潘晶莹[2]（2018）在《基于模糊神经网络的智能交通信号控制设计》一文中研究指出为了解决当前城市交通拥堵问题,采用更加智能化的控制方法提高城市交通信号控制效率是当前计算机应用实践的重点。根据模糊控制的原理,引入神经网络在自学习方面的优势,提出了一种基于模糊神经网络的智能交通信号控制方法,以车辆排队长度和当前信号周期作为输入,以信号周期内的信号周期增量作为输出,通过模糊控制规则,进而完成对信号周期的实时动态控制,并及时调整交通信号灯相位差。通过MATLAB软件对上述方案进行仿真,验证了方案的可行性,为当前城市车辆交通控制提供了一种可行方案。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2018年12期）
姬冠妮,牛作领[3]（2017）在《基于ZigBee无线网络技术的交通信号管理系统设计》一文中研究指出城市的发展必然带来城市功能的不断变化,而在当前城市交通作为城市运转的基础建设之一,其将直接影响城市的运转效率。而当前随着人们生活水平的提高,城市中的车辆正快速增长,这给城市交通系统带来了巨大的压力。为了提升城市交通效率,一种基于智能通信系统的信号灯动态调控系统正逐渐普及。本文从城市交通的实际情况出发,从ZigBee无线网络技术基础应用出发,对基于ZigBee交通信号管理系统设计进行研究。(本文来源于《产业与科技论坛》期刊2017年21期）
习洁[4]（2017）在《基于LTE技术的轨道交通信号CBTC综合承载网络方案设计与研究》一文中研究指出LTE技术即长期演进技术是一种较为成熟的通信技术,这种通讯技术与WLAN技术相比其应用范围较小但是却也有着自身的优势。CBTC是一种基于通信的列车控制,其需要一种网络通讯技术对其进行支持才能够被使用,目前来看大部分CBTC采用的都是WLAN通信技术作为基础支持,WLAN技术虽然有自身较为明显的优势不过由于其稳定性以及安全性的原因使得其尽管广泛地应用于CBTC当中去却并不是最为理想的通信技术。LTE在稳定性与安全性方面的表现都较为突出因此采用LTE技术来对CBTC进行综合承载就成为了一个较为受到关注的话题,本文将对给予LET技术的轨道交通信号CBTC综合承载网络方案的设计与研究进行分析。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2017年10期）
董海龙[5]（2017）在《基于动态模糊神经网络的交通信号智能控制研究》一文中研究指出进入21世纪以来,随着我国经济和科技力量的突飞猛进,道路上的汽车数量爆发式增长,城市交通拥堵越来越严重,进一步引发了环境污染、能源浪费、交通事故等一系列问题,尤其雾霾天气给人们带来很大的困扰。城市交通拥堵主要发生在道路交叉口处,由于传统的交叉口交通信号控制方式存在对绿灯时间分配不合理的问题,有时会造成不必要的拥堵。一个合理的控制系统,对改善交通现状具有深远的影响。在道路交通网中,交通流是非线性的、实时的和变化无常的,针对交通流的这种特性,可以把智能控制方法应用于城市交通信号控制中。本文主要研究了城市中比较特殊的五岔路口和相邻交叉口,把模糊系统和神经网络结合起来应用到交通信号控制中,以降低车辆平均延误为目标,实现五岔路口绿灯时间的合理分配。首先,简单介绍了交通信号控制基本参数、交通流的统计分布、道路交叉口交通质量评价指标体系和交通流检测。其次,将模糊控制应用到五岔路口的交通信号控制中,实现五岔路口的智能控制。在车流低峰期和高峰期两种情况下,分别用定时控制和模糊控制仿真研究五岔路口控制,仿真结果显示了模糊控制的优势。再次,针对交通信号定相序控制浪费绿灯时间和频繁切换相位的问题,引进动态模糊神经网络理论,实现五岔路口多相位变相序动态控制。以赤峰市松州路、振兴大街和临潢大街所形成的五岔路口为例,对其进行了仿真研究,验证了多相位变相序动态控制方法的性能。最后,研究分析了相邻交叉口的协调控制。对于中间路段距离小的相邻交叉口,其关联性比较强,在控制中考虑了中间路段驶入和驶离交叉口的车流对绿灯相位的影响,仿真说明协调控制比普通的孤立交叉口控制更加合理。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2017-06-15）
赵小方,吴文祥[6]（2016）在《基于动态网络加载的交通信号配时优化》一文中研究指出以城市路网中交通信号控制系统为研究对象,以最小化系统总旅行时间为目标,考虑基于元胞传输模型的网络动态加载模型,构建了相序与绿灯时间组合优化的非线性规划模型,并设计了遗传算法。数值算例验证了该算法的有效性。(本文来源于《微型机与应用》期刊2016年11期）
吴斌[7]（2016）在《基于PSO算法的交通信号网络优化控制研究》一文中研究指出动态交通网络的控制一直是城市交通问题的一个重点和难点,当城市中的车辆数目成爆炸式增长时,给城市的交通问题和环境问题带来了巨大影响,并且汽车尾气的排放也加剧了全球温室效应。交通拥堵一直是大城市交通网络面临的严重问题。如何控制交通信号是解决这个问题的有效策略之一,通过动态调整交通网络上的每个结点的信号计划可以缓解这个问题。国内外有很多研究人员致力于信号调整的优化算法研究。本文主要从事交通网络中信号的优化控制,以达到减少车辆延时和停车次数的目的,使得其所需油耗减少,从而减少其尾气排放。在减少城市交通拥塞问题的同时,减少车辆对环境的影响,针对交通信号网络优化问题,本文提出采用扩展的元细胞传输模型,并引入串行粒子群算法进行该问题的求解,本文主要的工作内容如下:(1)针对动态交通网络的建模问题,采用扩展的元细胞传输模型(CTM,Cell Transmission Model)进行建模。对基本的CTM模型中的会合模型和分叉模型进行了扩展,并建立了十字路模型,以适应现代城市动态交通网络的需求。并描述了如何将红绿灯时间引入到CTM模型中,为进行具体的交通信号控制提供了控制模型。最后在通用的AIMSUN和CTMSIM实验平台,进行扩展CTM模型的有效性评估。实验表明,扩展CTM对动态交通网络的建模是有效并且可行的。(2)针对动态交通网络中信号控制的优化问题,提出了采用串行粒子群算法(TSCOPSA)进行该求解。对经过建模后的动态交通网络模型,进一步采用与基本粒子群算法处理方式所不同的串行处理方法。对信号优化问题的适应度函数——车辆的延时进行定义,并对交通信号的设置和车辆延时的影响进行分析。通过实际场景的模拟实验结果表明,TSCOPSA算法与SGA相比在延时、油耗和算法性能上分别有着3.96%、0.42%和10.13%的平均改进率;同时在叁个指标上最高能达到7.25%、1.03%、和18.2%。并且TSCOPSA算法与PPSO相比在延时、油耗和算法性能上分别有着3.17%、0.22%和2.03%的平均改进率;同时在叁个指标上最高能达到5.45%、0.85%、和6.06%。(本文来源于《湖南大学》期刊2016-05-03）
张俊敏,王黎,田微[8]（2016）在《《轨道交通信号》课程网络虚拟实验构建》一文中研究指出虚拟实验室是计算机技术和仪表设备技术相结合的产物,借助虚拟现实技术,学生可以通过直观的图形式界面,在可视化平台上拥有属于自己的实验室。虚拟技术和认知方法的模拟化也赋予了虚拟实验室智能化特征。结合具体课程进行虚拟实验室系统的设计和实现,通过对设备的操作来观察实验现象,进而对数据进行存储。通过虚拟手段对现实进行模拟,利用因特网不受时空限制的特点实现仪器设备的远程操作,以达到灵活、方便和节省资源的目的。同时,为远程网络教育提供可资借鉴的模式。(本文来源于《软件导刊》期刊2016年02期）
黄佳倩,洪振杰,范劲松[9]（2015）在《基于类神经网络的城市交通信号区域优化算法》一文中研究指出提出了一种可并行处理的交通信号配时区域优化模型和相应算法.算法从局部枚举最优方案出发,在枚举计算每个交叉口信号灯方案的罚分时,在真实罚分的基础上迭加虚拟导向罚分.虚拟导向罚分通过动态通行权重来计算.将枚举法和虚拟导向罚分相结合,使得算法具有空间和时间上的全局优化特性.在道路处于饱和或过饱和状态时,该算法相对于传统的单点定时或单点感应等交通信号配时方案具有明显的优化效果.(本文来源于《运筹学学报》期刊2015年03期）
戈军,周莲英[10]（2015）在《基于视频传感器网络和交通信号的路口前景检测》一文中研究指出针对传统背景减法并不完全适合路口前景检测的需要,提出一种利用交通信号增强背景减法性能的前景检测新方法。该方法将交通信号与视频传感器网络相结合,通过传感器网络感知环境变化,从而获取实时准确的交通视频信号,并为各像素分配自适应学习率。新旧方法的对比测试实验结果表明,新方法提高了检测精度,具有广阔的应用前景。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2015年07期）
交通信号网络论文开题报告
（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：
为了解决当前城市交通拥堵问题,采用更加智能化的控制方法提高城市交通信号控制效率是当前计算机应用实践的重点。根据模糊控制的原理,引入神经网络在自学习方面的优势,提出了一种基于模糊神经网络的智能交通信号控制方法,以车辆排队长度和当前信号周期作为输入,以信号周期内的信号周期增量作为输出,通过模糊控制规则,进而完成对信号周期的实时动态控制,并及时调整交通信号灯相位差。通过MATLAB软件对上述方案进行仿真,验证了方案的可行性,为当前城市车辆交通控制提供了一种可行方案。
（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。
交通信号网络论文参考文献
[1].赵宇航,徐永能,刘英舜,陈新.基于改进神经网络的城市轨道交通信号系统故障智能运维[J].科技创新导报.2019
[2].潘晶莹.基于模糊神经网络的智能交通信号控制设计[J].微型电脑应用.2018
[3].姬冠妮,牛作领.基于ZigBee无线网络技术的交通信号管理系统设计[J].产业与科技论坛.2017
[4].习洁.基于LTE技术的轨道交通信号CBTC综合承载网络方案设计与研究[J].电子技术与软件工程.2017
[5].董海龙.基于动态模糊神经网络的交通信号智能控制研究[D].兰州交通大学.2017
[6].赵小方,吴文祥.基于动态网络加载的交通信号配时优化[J].微型机与应用.2016
[7].吴斌.基于PSO算法的交通信号网络优化控制研究[D].湖南大学.2016
[8].张俊敏,王黎,田微.《轨道交通信号》课程网络虚拟实验构建[J].软件导刊.2016
[9].黄佳倩,洪振杰,范劲松.基于类神经网络的城市交通信号区域优化算法[J].运筹学学报.2015
[10].戈军,周莲英.基于视频传感器网络和交通信号的路口前景检测[J].计算机应用研究.2015