快速路交通流状态突变边界提取及其演化规律

为解决快速路日益严重的拥堵现象,探讨其交通运行状态及演化规律,确定交通状态判别标准。运用交通仿真平台Vissim软件进行模拟分析,应用谱聚类分析算法精确提取交通状态突变边界,结合尖点突变理论,研究分析不同时间、位置的交通流状态。结果表明：交通流在自由流与拥堵流两种状态之间相互转化时,存在明显的突变现象。     

基于尖顶突变理论的混合机动车流参数模型

传统的交通流模型很难同时处理交通流的``跳跃'现象和混合机动车流的交通问题.将平均车速作为状态变量, 流量和大车混入率作为控制变量,可以建立尖顶突变模型的平衡曲面方程; 结合交通流的物理意义,对方程进行坐标旋转和平移, 并采用实测数据进行参数标定,进而得到混合机动车流的速度－流量－大车混入率模型.通过京津塘高速公路的实测数据分析表明:混合机动车流的尖顶突变模型具有较好的拟合效果,能够解释大车对混合交通流参数变化的影响,以及拥挤状态附近的突变现象, 具有较好的实际应用价值.     

劳资冲突行为演化的随机突变分析及稳定性

针对员工群体与组织之间在利益分配过程中冲突行为的演化过程，借助于演化博弈理论建立复制动态方程，同时结合突变理论将复制动态方程转化为经典的尖点突变模型，运用突变理论分析员工层面与组织劳资冲突行为的演化过程。在此基础上，在尖点突变模型中加入随机扰动项，解释员工层面与组织在受到随机扰动的情况下对抗行为的演化，并给出对抗事件演化的稳定性分析。最后，给出模型的数值模拟分析。模拟结果表明：员工的边际生产率越高，员工群体层面爆发冲突行为发生突变的可能性越高，员工的边际生产率越低，冲突行为越趋于稳定；员工的努力成本越低，在员工发生对抗事件过程中组织采取强硬措施的可能性越高；对抗事件对员工层面造成的损失越大，冲突事件发生突变的可能性越小。     

城市与高速公路交通流复杂度的测度及比较

为实现短序列条件下交通流系统的可比化度量，引入非线性动力学中Lempel-Ziv算法、近似熵、统计复杂度等方法。通过分析14个实测城市和6个实测高速公路的交通流时间序列数据，研究不同条件下交通流复杂度的异同，得出结论：城市和高速公路交通流的复杂度都比较高；三种方法都可以解决传统刻画方法的“短序列、可比较”难题，能够应用于交通流系统的复杂性测度；城市交通流系统比高速公路交通流系统复杂。     

基于突变级数法的上市公司绩效综合评价研究

利用突变级数的基本思想和突变系统的三种常用类型 :尖点突变、燕尾突变、蝴蝶突变 ,在建立上市公司资信评估指标体系的基础上 ,应用三种突变类型对 1 0个公司的资信程度进行了综合分析 ,得到较好的评价结果.     

交通流量变模式辨识的非参数概率变点模型

交通流状态辨识是智能运输系统（ITS），尤其是其先进的交通管理系统（ATMS）和先进的出行者信息系统（ATIS）研究的一个重要内容。以往算法主要集中在交通流预辨识（即交通流预测）和交通流实时辨识（即事件检测或交通流突变检测）的研究上．而忽略对交通流关键参数量变模式的辨认。依据交通流理论，结合非参数变点统计方法，以在淄博市世纪路采获的自由车流数据的研究为例，首次建立对交通模式量变识别的非线性概率变点模型．对变点存在与否进行假设检验。并对变点发生（时间）位置的搜索算法作了详细研究。最后结合实地数据对本方法进行了标定和检验。验证了本方法的有效性和可行性。     

智能系统冲击下员工合作行为机制：从个体博弈到群体行为反转

为揭示智能系统冲击下企业员工的合作行为机制，基于激励-保健理论，运用博弈论、突变理论和元胞自动机相结合的研究方法，通过激励-保健理论分析影响员工合作行为的因素，利用博弈模型表达员工个体间相互合作的关系；运用元胞自动机建立员工群体合作行为演化仿真模型，对仿真结果，运用突变论进行群体行为突变分析，揭示不同规模员工群体行为反转的机制。研究发现：不同规模的员工群体行为选择演化中均存在突变现象，可由尖点突变模型来解释；智能系统不仅影响员工个体与群体行为选择，还影响员工群体行为稳定性；智能系统若能降低合作成本，则在劳动密集型场景中员工行为反转的可能性增加，在技术密集型场景中员工行为反转的可能性减少。研究结论揭示了智能系统冲击对不同场景中不同规模员工群体合作行为的影响，从员工个体博弈和群体行为状态反转两个方面分析了员工合作行为底层机制，丰富了合作行为相关理论；研究框架有效整合了博弈模型、元胞自动机和尖点突变模型，发现智能系统中员工个体间交互以及群体行为选择演化的新特点，为企业提供实践指导。     

过渡阶段的汇率动态模型

基于均衡和无套利原则建立起来的汇率理论难于解释货币危机爆发和汇率调整过渡阶段的货币价格行为，论文建立汇率的线性动态模型，并运用突变理论中的非线性尖点突变模型分析汇率运动中的突变现象，对1997—1998年亚洲货币危机受害国汇率进行实证分析、结果表明在过渡阶段，各国汇率系统的平衡点均是渐近稳定的；除泰国以外，菲律宾、韩国和印度尼西亚等国家在过渡阶段均存在货币价格突变的现象；对两类模型的拟合误差比较也显示汇率非线性模型比线性模型更好地拟合了过渡阶段汇率的实际观测值。     

基于突变理论的拥挤控制模型研究

为了解决日益严重的道路交通拥挤问题,试图提出1种可行的交通拥挤控制的模型和方法.首先提出道路交通拥挤的3种空间形态,简单叙述突变理论的研究内容;阐述道路交通系统发生突变后具有的基本特征和运行规律,利用势函数和动能函数描述拥挤空间交通系统变量之间关系,确定拥挤空间的突变临界点、稳定点和分叉集点,基于突变理论提出限制交通流的拥挤控制模型和可行方法,并用多个例子分析说明其应用的可行性;最后,提出缓解道路交通拥挤的方案.     

基于RBF神经网络的短时交通流预测

根据短时交通流的特性，以神经网络技术为基础，构建短时交通流预测的神经网络模型，并用某高速公路实际短时交通流观测数据进行验证。     

基于自组织理论的交通流初步研究

分析和阐述了应用自组织理论进行交通流研究的可行性及合理性,提出了基于自组织理论的交通流研究的构想和框架;对交通流中的耗散、分形进行了初步研究,提出了一种基于自组织理论的交通流管控模式．     

模拟电路系统研究网络交通流特性的思想与方法

介绍了交通流理论的研究现状 ,指出目前交通流理论研究的重点和难点是网络交通流的动态特性以及路网交通流点、线、面之间的动态联系 .通过对路网交通流特性及电路网络特性的对比分析 ,论述了用电路网络模拟道路网络来研究交通流的动态特性和联系特性的可能性.     

换道行为对交通流宏观特性的影响

换道行为对交通流宏观特性的影响至今未得到充分认识.基于车辆行驶有限状态自动机框架,用微观仿真方法对不同交通情景下换道行为的影响进行了研究.结果表明在同质交通流中换道行为对宏观特性没有显著影响.对异质交通流,如果车辆之间存在最大速度差异,则在中低密度区换道行为能显著提高交通流量;如果车辆之间只存在加速性能差异,则换道行为对交通流宏观特性没有显著影响.说明换道行为对交通流宏观特性的影响与车辆差异性质以及交通流密度有密切关系,     

仿真交通流混沌特性研究

基于非线性跟驰模型建立了由五辆机动车组成的动态仿真模型,利用Matlab软件产生了五辆机动车的仿真交通流,给出了在一定参数组合下前后车辆之间的车头间距、速度差随时间变化的过程曲线.并结合实际交通系统的特点,对仿真结果做了理论分析.基于混沌时间序列分析方法,提出了证明非线性跟驰模型产生的仿真交通流具有混沌特性的一种方法,并分析了模型参数对仿真交通流动态特性的影响.该研究结果有助于进一步理解实际交通流系统的动态特性,并为短时交通流预测、诱导方法和智能交通控制提供理论依据.     

交通流理论评述

对已有交通流理论包括跟驰理论、流体动力学模拟理论等进行了重点分析和评述，强调指出现有交通流理论存在较大的缺陷和不足；进一步地，对近年来交通流理论的进展进行了较全面的综述，以作为进行新的交通流理论研究的基础．     

基于深度学习的节假日高速公路交通流预测方法

准确的预测节假日期间高速公路交通流量，能够为节假日高速公路应急管理提供重要的数据基础。利用深度学习的理论框架建立了LSTM-SVR 预测模型，利用BP 神经网络对样本数据进行处理，再将LSTM 捕获的数据特征输入SVR 回归层中实现交通流预测。选取“ 十一” 黄金周前后时段，利用位于丽江市的交调站流量监测数据对LSTM-SVR 模型进行验证，并将LSTM-SVR 模型与其它模型预测效果进行对比。发现LSTM-SVR 模型在节假日不同时段、天气、流量状态下的高速公路交通流预测中有较好的适用性。     

交通拥挤状态的识别与分析

以交通流理论为基础，用车速年口车流密度泉描述车流的运行状态。把“密度-速度”曲线图中车速、车流密度、畅行速度三者所围的三角形面积看作的交通拥挤损失量．将交通拥挤度定义为车流运行状态相对于畅行状态时的损失率．推导出拥挤度的计算公式，将该佘式作为拥挤度的判定方法。假定道路上的车流服从用户平衡配流原则，则用户平衡状态时的车流运行状态即为拥挤平衡状态。用数值仿真的方法分析拥挤度随车流密度的变化趋势，及拥挤平衡的变化趋势。     

混入智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型

针对现有自动-手动驾驶混合交通流元胞自动机模型未考虑智能网联车队队列行为,提出了考虑智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型,研究混入智能网联汽车车队的混合交通流特征。对混合交通流中的跟驰行为进行了分析,基于跟驰行为的特征,分别构建人工驾驶跟驰模式、自适应巡航模式、协同自适应巡航车队模式的元胞自动机规则,基于数值仿真实验对不同智能网联车渗透率下的混合交通流特性及拥堵情况进行了分析。结果表明：智能网联汽车的应用可显著提高道路通行能力和车辆平均速度,进而有效地缓解交通拥堵。