图书介绍

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城市动态交通网络分析方法
  • 焦朋朋著 著
  • 出版社： 人民交通出版社股份有限公司
  • ISBN：9787114122293
  • 出版时间：2015
  • 标注页数：198页
  • 文件大小：30MB
  • 文件页数：208页
  • 主题词：城市交通网－动态系统－交通分析

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图书目录

第1章 绪论1

1.1 城市交通问题概述1

1.2 智能交通系统——解决城市交通问题的有效手段2

1.3 动态交通网络模型的意义3

1.4 本书的结构4

参考文献5

第2章 动态O-D反推概述6

2.1 动态O-D矩阵的概念6

2.2 网络流量的描述7

2.3 静态O-D反推概述及发展8

2.4 动态O-D反推概述及早期发展9

2.5 动态O-D反推理论的分类11

2.6 小结12

参考文献12

第3章 基于参数优化的动态O-D反推方法14

3.1 Cremer ＆ Keller以及Nihan ＆ Davis模型14

3.2 部分约束模型14

3.3 Sherali全约束模型及算法16

3.4 Gajewski集成平方误差模型17

3.5 双层规划模型及算法17

3.6 单层非线性优化模型及算法24

3.7 小结30

参考文献30

第4章 基于极大熵和似然函数最大化的动态O-D反推方法32

4.1 极大熵模型32

4.2 似然函数最大化模型34

4.3 小结34

参考文献35

第5章 基于卡尔曼滤波的动态O-D反推方法36

5.1 卡尔曼滤波理论简介36

5.2 Okutani模型37

5.3 Ashok ＆ Ben-Akiva模型37

5.4 Chang ＆ Wu模型38

5.5 Madanat模型39

5.6 Wu ＆ Kachroo模型40

5.7 扩大状态变量模型40

5.8 Lin ＆ Chang模型42

5.9 元胞传输（CTM）模型42

5.10 路口—全路网两步反推模型43

5.11 Zhou ＆ Mahmassani模型及算法44

5.12 Lou ＆ Yin模型及算法50

5.13 小结53

参考文献53

第6章 基于变分不等式及其他思路的动态O-D反推方法55

6.1 变分不等式模型55

6.2 神经网络模型58

6.3 拟动态模型59

参考文献62

第7章 动态O-D反推关键问题及解决方法63

7.1 各类动态O-D反推模型及算法的比较63

7.2 动态O-D反推理论中的关键问题及解决方法64

7.3 小结71

参考文献71

第8章 动态交通分配概述74

8.1 动态交通分配的定义74

8.2 动态交通分配的主要研究内容75

8.3 动态交通分配的特性75

8.4 动态交通分配模型的分类77

8.5 小结77

参考文献78

第9章 基于数学规划的动态交通分配方法79

9.1 M-N（Merchant ＆ Nemhauser）模型79

9.2 Birge ＆ Ho模型80

9.3 Carey模型81

9.4 Jayakrishan ＆ Tsai模型83

9.5 Ziliaskopoulos模型84

9.6 小结86

参考文献86

第10章 基于最优控制的动态交通分配方法88

10.1 Luque ＆ Friesz模型88

10.2 Wie ＆ Friesz模型90

10.3 Ran ＆ Boyce模型91

10.4 小结93

参考文献93

第11章 基于变分不等式的动态交通分配方法95

11.1 变分不等式模型简介95

11.2 单用户路径选择动态最优分配的变分不等式模型96

11.3 多用户路径选择动态最优分配的变分不等式模型101

11.4 考虑路径和出发时间选择的动态用户最优分配的变分不等式模型105

11.5 小结119

参考文献119

第12章 计算机仿真方法及动态交通分配总结121

12.1 计算机仿真模型简介121

12.2 计算机仿真模型发展历程与研究进展122

12.3 计算机仿真模型小结124

12.4 动态交通分配总结与展望124

参考文献126

第13章 动态交通网络分析案例研究127

13.1 基于参数优化的路口动态O-D反推模型127

13.2 基于卡尔曼滤波的动态O-D反推模型137

13.3 基于BP神经网络的动态O-D反推模型141

13.4 路口动态O-D反推组合模型144

13.5 路口动态O-D预测组合模型148

13.6 小结153

参考文献153

第14章 动态交通网络分析在ITS中的应用155

14.1 动态O-D反推在路口信号控制中的应用155

14.2 动态O-D反推在干线信号控制中的应用163

14.3 小结172

参考文献172

附录173

附录1 卡尔曼滤波求解算法173

附录2 BP神经网络求解算法177

附录3 贝叶斯组合模型求解算法178

附录4 基于历史偏差的卡尔曼滤波求解算法180

附录5 引入控制变量的卡尔曼滤波求解算法181

附录6 基于元胞传输模型的走行时间求解算法183

附录7 单点多目标优化信号控制模型求解算法190

附录8 干线协调信号控制模型求解算法191

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