多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用

研究多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用问题。以BP网络和混沌理论为基础,提出了一种在隐层中包含混沌神经元的多层混沌神经网络。XOR问题实验得出:该混沌神经网络能有效地强化网络的非线性和学习效率。鉴于城市交通流具有明显的混沌特性,将该混沌神经网络应用于城市交通流的预测。对广东江门市某路口交通量的预测结果显示出:采用该混沌神经网络,预测误差一般可以控制在10%以下(或左右)。该网络还可以应用于其他混沌系统的预测和控制。     

交叉口转向交通量调查布点方法研究

分析了现状交叉口转向交通量观测方法的不足 ,提出了通过观测进出口交通量和部分易观测转向交通量来推算各个转向交通量的精确算法 ,并给出了易观测转向交通量的布点方法及其证明.     

基于粗糙集的区域交通控制交通量属性约简

交通量属性的有效约简能够大大减少方案选择式城市区域实时交通控制系统在线SVM分类计算的计算量,是实现这种实时交通控制方式的关键一步。在遗传算法初始种群的产生和变异中引入了混沌算法,并提出了“混沌变异”的概念,由此构造了混沌遗传算法。将混沌遗传算法用于粗糙集的属性约简,并在构造适应度函数时引入了粗糙集理论的“支持度”。在初始种群的产生、交叉和变异算法中均采用约简的可辨别下三角矩阵判断个体的可行性。最后将所开发的粗糙集混沌遗传属性约简算法用来对城市区域交通控制交通量属性进行约简。仿真计算结果表明:所开发的粗糙集混沌遗传属性约简算法能有效地解决交通量的属性约简问题。     

基于随机模拟的遗传算法在OD反推中的应用研究

由路段交通量反推OD一般要求调查的路段数大于或等于OD变量数，这对大型复杂路网是难以做到的，即使能够做到，由于对OD约束过小以致搜索空间过大，也难以在短时间内得到满意解。通过界定OD的可能区间，提出一种基于随机模拟遗传算法的OD反推方法，并用一个简单的路网进行仿真试验。结果表明，该方法是有效的。     

公路隧道纵向式通风系统的模糊控制研究

根据公路隧道污染物的运移机理及其通风系统的特点,建立一氧化碳浓度模糊控制器和烟雾浓度模糊控制器,构成公路隧道纵向式通风模糊控制系统。仿真试验结果表明,模糊控制与间接控制法相比,获得更好的节能效果,并能部分解决交通量检测滞后及污染物运移滞后带来的通风系统控制难的问题,获得较好的控制效果。     

高速公路PPP项目中的政府保障研究

在高速公路PPP项目中,交通量的不确定性和通货膨胀将极大的影响私营部门的收益,政府常常提供最小交通量保障、价格调整等政策来吸引私营部门投资.为了评估政府保障政策的影响程度,建立了最小交通量保障模型、价格调整模型和交通量上限模型,模型中采用了二叉树法和蒙特卡罗仿真相结合的方法模拟了特许期的实际交通量情况,最后使用实际案例对三种模型进行分析比较,得出在该案例中价格调整对项目净现值的影响大于最小交通量保障的影响,此外项目最适宜的政府保障是在最小交通量保障的基础上辅以交通量上限条件.这种分析方法不仅可用于政府制定合理的保障政策,而且可以为私营部门的投资决策提供参考依据.     

主干路交通信号控制仿真研究

传统的线控大多是以单个交叉路口或两个交叉路口作为最小的研究单元，采取某些控制算法来进行信号灯的实时控制。提出了“大路口”的概念，给出了“大路口”相位的划分，利用三个相邻路口之间的相关性，建立了以整个“大路口”车辆平均延误最小为目标的优化模型，给出了目标函数及其约束条件，采取遗传算法进行优化，获得“大路口”各个相位的绿信比；利用高阶广义神经网络预测相邻两交叉路口之间的交通流状况，计算出相邻交叉路口之间的相位差和第二相位时间。通过计算机仿真研究，此算法有效地协调三个路口的信号灯，使“大路口”支路方向交通量基本维持不变，而主干路方向的交通量则有明显改善。     

铁路旅客OD矩阵推算模型及算法设计

基于现行旅客列车的信息，如列车的编组、定员、径路和上座率等，研究铁路旅客OD矩阵的推算模型和算法。为求出与实际的交通量相匹配的铁路旅客OD流量，利用和铁路运输现场实际工作相吻合的交通配流方法，针对理论分配交通量和实际交通量的偏差程度、采用适时修正的方法进行迭代运算，直至得到一个满意的解为止。     

武汉长江二桥交通量分流计算的再研究及其分析

一、引言 文献[1]运用灰色理论得到了武汉市机动车发展的预测数学模型及其预测值。同时应用通道分配法和Markov链分析方法得到了长江二桥建成后长江大桥和长江二桥的分流率,以及1993—2000年的分流率转移变化结果。最后还研究了黄埔路口交通量的变化情况。本文作者拜读后,认为以下几个问题还值得进一步探讨: 1.长江二桥建成时的分流率取定 文献[1]列出了长江二桥建成时的三个分流率:《武汉长江公路桥可行性研究报告》定为51％,《武汉市机动车统计预测长江二桥分流计算技术报告》定为33.60％,文     

采用系统科学方法优化交通信号灯的控制策略

为了控制车辆在交叉路口顺畅通行,本文在介绍交通信号灯系统结构、运行模式及工作流程的基础上,分析了系统控制中不同策略的方法,使用在不同的时段采用不同的路口控制模式,自适应地控制车辆通行时间,并根据路口间距采用不同的开启时刻以及使用交通诱导策略,减少车辆等待时间,提高车辆通行效率,保证整个交通系统的高效流通,而且通过车载标签及时掌握的车速、车型和交通量等交通信息可以为该路段远期规划的交通预测提供基础数据,对智能交通控制具有很大的指导意义。     

基于小波分解与重构的交通流短时预测法

交通流短时预测是交通控制与交通诱导系统的关键问题之一 .随着预测时间跨度的缩短 ,交通流量的变化显示出越来越强的不确定性 ,使得一般的预测方法难以奏效 .本文探讨了小波分析在交通流短时预测中应用的可行性 ,提出了一种基于多分辨率小波分解与重构的交通流短时预测方法 ,介绍了该方法的原理 ,讨论了模型参数的确定 ,给出了仿真实验研究结果.     

粗正交小波网络及其在交通流预测中的应用

基于交通流预测的特点和输入向量的主成分分析方法,把粗集理论与正交小波网络相结合,给出了一种基于粗集的正交小波网络交通预测模型,并成功应用于城市交通流的实时预测.粗正交小波网络具有极强的鲁棒性,可以有效克服季节、天气等随机因素对交通流量预测性能的影响;主成分分析方法解决了正交小波网络多维输入时的维数灾难.实验结果表明,该模型的预测精度和收敛速度明显优于常规BP网络和小波框架神经网络,对交通流量等预测问题具有较高的应用价值.     

基于K近邻非参数回归的短时交通流预测方法

采用K近邻的非参数回归方法对短时交通流量进行了预测,考察了模型中关键因素对预测效果的影响.在4种不同状态向量和预测算法组合下的实验方法比较中,以相邻四个时间间隔的流量和占有率数据作为状态向量,并采用带权重的预测算法取得了良好的效果.将利用K值构造的预测区间用于特殊路况的预测中,得到了明显的改进效果.最后,对非参数回归和神经网络的方法进行了比较,结果表明了非参数回归预测方法的高精度和强移植性.     

短时交通流预测FSMSVR模型

针对城市道路短时交通流的复杂非线性特点和以往的预测仅考虑典型交通条件（无交通事故等突发事件）的现状,结合交通流的特征,提出了一种有限状态机支持向量回归模型（finite state machine of support vector regression model,FSMSVR）的短时交通流预测机制. 通过线性回归算法和指数平滑算法划分交通流状态,根据各状态特点结合支持向量回归算法建立有限状态机工作机制,实现涵盖典型和非典型交通条件的短时交通流预测. 通过实验例证,对比了FSMSVR模型和传统SVR模型对城市道路6min交通流的预测,研究结果表明,该预测机制能够提高预测精确度,在非典型条件下有着较好的预测表现.     

涨落后的城市道路交通拥挤蒙特卡洛预测

阐述了城市道路交通系统涨落和触发的数学描述,建立出现涨落后城市道路交通系统的自组织过程动态数学模型;依据最大交通流导致路段最大饱和度原理将模型简化,并利用蒙特卡洛(MonteCarlo)方法,将模型应用于出现涨落后道路拥挤预测.     

一种无线网络仿真中的业务分布预测算法

提出了一种基于聚类分析的无线网络仿真中的业务分布预测算法。通过分析无线通信网络业务分布的特点,结合电子地图和基站业务统计数据,提取影响业务分布的因素作为基站进行聚类分析的属性,对聚类分析后的基站簇,采用模拟退火算法来计算不同基站簇中覆盖区域的业务密度值。采用实际业务统计数据仿真分析表明,该方法能够有效地预测无线网络中的业务分布。     

尖点突变理论在交通流预测中的应用

运用尖点突变理论从三维空间分析交通流三参数关系，并藉此得出我国高速公路通行能力及其速度预测值，划分稳定流和拥挤流，建立符合我国公路交通实际工况下的高速公路速度－流量模型，用实例数据验证了尖点突变理论在交通流预测中应用的可行性，最后，讨论了其应用前景和存在的问题与不足。     

我国交通运输业中旅客运输计量模型的研究

我国交通运输业中旅客运输计量模型的研究欧国立（北方交通大学经济学院，北京１０００４４）ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＰａｓｓｅｎｇｅｒＴｒａｆｆｉｃＦｏｒｅｃａｓｔｉｏｎＭｏｄｅｌｉｎＣｈｉｎｅｓｅＴｒａｎｓｐｏｒｔＵｎｄｅｒｔａｋｉｎｇＯｕＧｕｏｌｉ（...     

复杂适应性系统的仿真与研究--基于CAS理论的交通模拟

为更好地研究交通系统，以CAS理论为指导思想，利用SWARM平台建立了基于多主体离散的动态交通模拟系统。使用自底向上的建模方法进行模拟：将车辆及信号灯作为具有适应性的主体．利用元胞自动机模拟动态交通流；同时将激励学习方法与遗传算法相结合，对信号灯周期进行自适应优化。通过主体不断的“学习”，交通系统在宏观方面涌现出一定的动态特征和规律。进而，我们比较了完全自组织控制模式以及加入预警机制两种情况下各宏观量的变化情况。从实验结果可知，预警机制可以给车辆宏观方面的指导，从而提高车辆通行能力，减少交通拥塞。