车联网下路网交通状态判别与边界控制

随着汽车保有量不断增长，交通拥堵、交通事故、交通污染等问题日益突显，尤其是城市道路交叉口群的交通拥堵问题给人们出行带来了诸多不便。本书旨在针对这一问题展开研究，通过对车联网环境下的路网交通状态的判别与控制方法的探讨，提出了一系列解决方案和技术路线。本书主要分为五个章节。优秀章主要介绍研究背景、目标以及技术路线等内容，为后续章节的研究做铺垫。第二章介绍了车联网环境下的交通参数提取方法和车联网仿真平台的搭建，为后续路网MFD估测融合和交通状态判别方法的研究提供了数据和平台基础。第三章对路网MFD估测融合方法和交通状态判别方法进行了研究探讨，提出了基于自适应加权平均和BP神经网络的路网MFD估测方法，并基于MFD+谱聚类+SVM等算法实现了路网交通状态的判别。第四章主要研究路网子区与过饱和交叉口群多层边界划分方法，包括基于Canopy-Kmeans聚类算法和ACO-FCM聚类算法的路网子区划分方法，并基于MFD实现了过饱和交叉口群多层边界动态划分。第五章则针对过饱和交叉口群单层边界控制和多层边界迭代学习控制进行研究，提出了前馈反馈迭代学习控制器和多层边界前馈反馈迭代学习控制方法，为后续交通信号控制方法和路网边界控制提供了有效手段。本书在提出解决方案和技术路线的同时，也对相关算法和实验进行了详尽的分析、讨论和实证分析，使得读者可以更好地理解和掌握这些技术方法和相关工具。同时，本书也具有实用性，可以为相关领域从事人员提供参考和支持。推荐这本书的原因在于其研究内容极具前瞻性和实用性，解决了城市交通面临的一系列问题，并提出了行之有效的解决方法和技术手段。本书的润色和整合也极为精细，极大地提高了书籍的可读性和实用性。