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1.  城市环路交通状态自适应判别方法  
   林信明  王伟智《福州大学学报(自然科学版)》,2013年第41卷第1期
   针对城市环路交通拥挤问题,提出基于模糊C均值聚类与灰色聚类的交通状态自适应判别算法.首先运用模糊C均值聚类对交通状态边界进行划分,得到各个交通状态的门阀值,进而利用灰色聚类模型对交通状态进行判别,避免聚类方法容易陷入局部最优解的问题,同时减少灰色聚类参数设定的主观性.通过对福州二环路实测交通流数据的计算分析表明,不同路段的交通状态存在显著差异,城市环路交通状态自适应判别方法能够较好地针对不同路段判别交通状态.    

2.  基于交通信息提取的区域交通状态判别方法  被引次数:1
   戢晓峰  刘澜《三峡大学学报(自然科学版)》,2009年第31卷第1期
   为了准确判别区域路网的交通状态,提出了基于交通信息提取的区域交通状态判别方法.在分析区域路网交通流宏观特性的基础上,结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,提出区域交通状态判别指标体系,并基于可拓学建立了区域交通状态判别模型.以一个主干道区域路网为例,验证了路网交通状态判别方法的有效性.该交通状态判别方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供了基础信息.    

3.  基于Hough变换的交通流状态辨别方法  
   张心哲  关伟《系统工程》,2010年第1期
   交通流状态辨别在智能交通系统中起着十分重要的作用。本文根据对交通流状态辨别研究的分析,提出基于Hough变换方法和模糊C均值聚类方法的交通状态辨别方法。其中,基于Hough变换的图像识别方法用于交通畅通流的辨别,模糊C均值聚类方法用于其它交通状态分类。而且利用快速路固定型交通检测器实时数据进行了实证分析,且与模糊C均值聚类方法进行了对比分析。分析结果表明本文方法与FCM方法相比,更符合于三相交通流理论,且满足城市快速路交通流的特征。该方法可用于交通流状态分析。    

4.  城市快速路异常事件发生频率的时间差异性分析  
   陈小鸿  张江漫  涂颖菲《同济大学学报(自然科学版)》,2013年第41卷第4期
   城市快速路系统长时间处于高流量高密度状态时,异常事件等小的扰动就可能引发较大规模的拥堵.根据连接路段的匝道类型对路段进行分类,利用上海市内环和中环浦西段一年的异常事件监控数据,分析了不同路段上异常事件发生频率的月变、周变与时变特征,并分别探讨了抛锚和碰撞两类异常事件与交通流特征的关系.运用负二项回归建立了异常事件发生频率基于时间差异性的估计模型.分析发现,公休日变量估计结果显著,温度只对抛锚类事件产生明显影响,天气状况对不同快速路、不同时间段和不同事件的影响显著性有较大差异.    

5.  基于改进AMOC的北京快速环路协调控制策略  
   占建云  李志恒  张毅  段后利《华南理工大学学报(自然科学版)》,2009年第37卷第11期
   根据北京快速环路的交通流特性及出入口间距短、交织严重的特点,改进了基础模型METANET的节点模型和路段模型,在此基础上,建立了非线性最优控制模型,给出了离散性最优出入口协调控制系统解.以北京二环快速路为实例,将采用改进最优控制(AMOC)策略的仿真结果与实测环路数据的交通状态进行比对,结果表明采用改进AMOC能使快速路交通流密度维持在期望的密度范围内,排队长度也较小,路网所有车辆旅行总时间下降18.4%.    

6.  基于模糊综合评价的道路交通状态判别方法研究  
   渐猛  张俊友《山东理工大学学报》,2013年第2期
   选取路段的平均行程车速、时间占有率以及交叉口平均延误为特征参数设计道路交通状态判别分析模型,根据采集到的交通信息数据,运用模糊综合评价方法判别道路交通的实时状态.实验结果表明,传统的方法对单个特征参数根据判别阈值得到的道路交通状态判别结果波动性大、精度不高,通过将其进行模糊综合评价后,判别结果有了较好的稳定性和准确性,所提出的算法能够提高交通状态判别的精度.    

7.  城市快速路实时交通流运行安全主动风险评估  被引次数:1
   孙剑  孙杰《同济大学学报(自然科学版)》,2014年第42卷第6期
   基于上海市快速路系统采集的线圈检测器数据和事故数据,应用贝叶斯网络(BN)模型对快速路实时交通流参数与事故风险进行建模分析,并利用可有效应对缺失数据的高斯混合模型和最大期望算法分别对BN模型输入和参数进行估计,进而主动评估快速路实时交通流运行安全风险,并对事故状态提前做出预警.分别对可能事故点前后2组检测器和42个时间段的8组交通流数据进行了建模,结果表明使用事故发生地点上下游各一个检测器在事故发生前5~10min内的交通流数据建立的BN模型效果最好,事故预测准确率为76.94%.最后不仅与朴素贝叶斯分类、K近邻、反向传播(BP)神经网络等经典事故风险估计算法进行了对比分析,还与现有的实时风险评估成果进行了对比,结果表明BN 模型预测效果最好.    

8.  基于v/C比和载重汽车混入率的高速公路基本路段车辆平均行程时间预测模型  
   景立竹  李群善  许金良  贾兴利  刘江  韩跃杰《长安大学学报(自然科学版)》,2018年第5期
   为了研究高速公路交通流状态对车辆通行时间的影响,以路段交通流饱和度v/C比(v为路段交通量,C为通行能力)和载重汽车混入率P作为综合反映交通流状态的基本指标。在P保持一致的前提下,在西安绕城高速公路选择满足特定几何条件的基本路段作为试验路段,采用基于媒体访问控制(MAC)地址的交通数据采集设备开展行程时间测定试验,采集小客车和两轴轻型载重汽车在不同v/C比下的行程时间数据。在此基础上,提出单位距离平均行程时间概念,采用SPSS回归分析法,分别建立适用于小客车和载重汽车的单位距离平均行程时间随v/C比呈指数变化的关系模型,并通过对比试验,对模型在不同线形条件下的适用性和预测结果准确性进行检验。以参数敏感性分析为依据,利用正交试验对VISSIM软件中的最小车头时距、平均停车距离、驾驶人期望车头时距3个仿真参数进行校准与修正,在此基础上开展不同P条件下的车辆平均行程时间仿真试验。结果表明:当P不同时,车辆单位距离平均行程时间预测模型中的3个修正系数也不相同;在P∈[0%,50%]、v/C∈[0.15,1.25]条件下,P越大,同一车型在同一v/C比状态下的单位距离平均行程时间也越大;与载重汽车相比,v/C比改变对小客车单位距离平均行程时间的影响更显著。研究结论可以为降低出行者时间成本、提高区域交通运行效率提供指导。    

9.  基于人工神经网络PID控制器的快速路出入口控制算法  
   占建云  李志恒  张毅《系统仿真学报》,2010年第22卷第3期
   在考虑出口排队的情况下,建立了快速路出入口控制的数学模型,利用神经网络调节PID控制器的参数,达到出入口控制的最优化,并对北京三环路联想桥至蓟门桥路段进行了仿真分析,将仿真结果与传统的反馈控制算法ALINEA进行了比较。结果表明,在快速路处于非高峰时段,该算法能够维持主路的交通流密度在理想范围的同时,使出入口排队长度尽可能小,保证了交通参与者的公平性。    

10.  基于FCM快速路交通状态判别加权指数研究  
   蔡晓禹  吴启顺  蔡明《科学技术与工程》,2017年第17卷第6期
   摘 要 加权指数是影响模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)的一个关键参数,为提高快速路交通状态模糊判别性能,针对m取值的问题,提出了一种兼顾算法判别精度和聚类效果的优选方法。该方法以流量、速度为交通状态评价参数,在不同加权指数m和样本量n下进行聚类分析,从算法判别精度、类内间距、类间间距、目标函数收敛性四个方面对m的最优取值进行了深入研究。以某市快速路为例,利用MATLAB模糊逻辑工具箱分析实验数据的隶属度和聚类中心,对以上四个方面在nxm种组合情形下综合分析,得出快速路交通状态模糊判别m的最优取值,并进一步验证了该方法的可行性。实验结果表明,以流量、速度为状态评价参数的快速路交通状态模糊判别,加权指数m的最佳取值为2.25。    

11.  基于模糊综合评价的路段实时交通状态判别方法研究  
   田世艳《科学技术与工程》,2010年第10卷第29期
   本文结合线性分析法得到的隶属函数和层次分析法得到的权重,建立模糊综合评价判别模型,对判别结果量化处理,以最大隶属度原则确定道路交通状态。最后,选取广州天河区天河北路干道上的路段, 利用GPS浮动车运行数据进行实例分析,验证了判别方法的可行性和实用性。    

12.  基于支持向量机的城市道路交通拥堵判别算法研究  
   郑长江  路源《贵州大学学报(自然科学版)》,2014年第1期
   近年来,城市交通拥堵现象越发严重,研究分析了国内外大量关于城市交通拥堵界定与判别的基础上,基于模式识别理论中支持向量机分类算法设计提出一种"畅行"、"一般拥堵"及"严重拥堵"道路拥堵三分类研究模式。以南京市虎踞路这一城市主干道路段为算法实例研究对象,结合实测采集和Vissim仿真拥堵交通流数据,借助Matlab实现设计算法的城市道路拥堵分类和判别,实验结果表现出较好的分类和检测效果,表明设计算法应用城市拥堵判别是可行的,且可以进一步优化提高。    

13.  城市快速路交通拥挤分析及拥挤阈值的确定  被引次数:1
   郝媛  孙立军  徐天东  杜豫川《同济大学学报(自然科学版)》,2008年第36卷第5期
   基于实测数据和交通流模型,划分了六种典型交通状态,提出了"状态跳转"的概念及判别方法以解释拥挤机理;对比了状态跳转与B S Kerner 的"相变"理论的差异及其随路段、时段的变化规律;最后给出了拥挤阈值的定义、指标、确定方法,分析了影响因素及与交通控制的关系.研究结果可为选择合适的交通控制措施及确定最佳控制时机提供依据.    

14.  城市快速路路段车速分布特征及影响因素研究  
   朱建全  石琴《合肥工业大学学报(自然科学版)》,2018年第1期
   文章通过对城市快速路地点车速与路段车速的数据采集,在大量实验数据的基础上,运用统计学方法对城市快速路的车速分布特征及影响因素进行了分析研究,分别从分布类型、集中趋势、离散趋势3个方面对地点车速与路段车速试验数据进行了分布特征分析及相互关系对比,在此基础上进行了影响因素的研究。研究结果表明,车辆行驶时所处的车道位置以及交通流状态对车速分布特征有着不同程度的影响,在一定的条件下,地点车速与路段车速的分布特征趋于相同。研究成果可对城市快速路的规划、管理、设计、控制及评价提供数据支持和理论依据。    

15.  快速路交通流分布参数系统的模糊PI边界控制方法  
   刘祥鹏  隋树林  李建营  池荣虎《青岛化工学院学报(自然科学版)》,2014年第1期
   基于快速路交通流分布参数系统模型,利用模糊逻辑整定PI控制器参数,提出了一种入口匝道模糊自整定PI边界控制方法。该方法可同时利用快速路交通流各个路段在时间和空间上的反馈信息,且其控制器参数可在线调整。仿真研究结果进一步说明了所提出方法的有效性和适用性。    

16.  基于浮动车数据的区域路网交通状态评价  
   李梦琦《科学技术与工程》,2017年第17卷第7期
   城市道路拥堵现象已经对公众的生活产生严重影响,如何快速有效的发现并及时处理交通拥堵现象已成为交通发展中的重中之重。浮动车数据作为交通状态检测的新来源,在交通状态检测领域有着广阔的应用前景。本文通过浮动车数据估算路段最大排队长度,并将其与路段车辆行驶速度、路段行程延误时间作为区域内交通状态评价参数,基于模糊综合评价算法,给出了一种在不同时间段内路段及区域交通状态评价方法。最后,通过实际浮动车数据进行实例验证。实验结果表明该算法对于能够较好的检测区域路网交通状态,具有较好的实用性。    

17.  基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法  
   张敬磊  王晓原  马立云  谭德荣《北京理工大学学报》,2014年第34卷第1期
   为准确地对交通流状态进行辨识,进而支持交通流实时诱导系统有效运行,结合速度、流量与车道占有率3种交通流参数,将贝叶斯网络用于交通流状态辨识,提出了基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法. 利用英国南安普敦市的实际数据对上述方法进行了仿真验证. 验证结果表明,利用动态贝叶斯交通流状态辨识方法可以更加准确地判别出交通流所处的运行状态,这为智能交通系统,特别是交通流实时诱导系统,提供了一定的理论支持.    

18.  冰雪路面城市快速路跟驰模型研究  
   张诗悦《科学技术与工程》,2014年第14卷第19期
   针对冰雪路面城市快速路的跟驰模型进行了研究。首先对两种常见的冰雪路面进行了交通调查。根据调查结果对不同冰雪路面城市快速路交通流的自由流速度、平均速度、速度分布,相邻跟驰车辆的车头时距、车头时距与相对速度的相互关系等微观特性进行统计分析,定量地研究不同冰雪路面形态对城市快速路跟驰行为的影响。其次,对不同类型的优化速度函数特征进行对比分析,依据Greenshields速度-密度关系建立期望车速模型,依据车辆不同跟驰状态建立冰雪路面最小安全距离模型,并由此构建冰雪路面优化速度模型。基于现有跟驰理论研究成果,以线性跟驰模型建模思想对全速度差模型进行改造,结合冰雪路面优化速度模型构建适用于冰雪路面的新跟驰模型。最后,利用实测数据对模型参数进行标定,并通过设计实验分析模型的稳定性、加速度非对称性。同时,利用调查数据对新模型和全速度差模型进行模拟分析,结果证明该模型更贴近冰雪路面城市快速路实际交通流,可以为冰雪路面下交通管理措施的制定提供理论支持。    

19.  交通诱导系统路网状态描述方法及仿真研究  被引次数:1
   钟石泉  马寿峰  贺国光《系统工程学报》,2009年第24卷第1期
   路网交通状态描述是智能交通诱导系统中非常重要的一个环节,对诱导效果有很直接的影响.文章对路网交通状态描述向量的构成及计算方法进行了研究,结合智能交通诱导系统短时交通流预测,提出了包含诱导单元所在路段综合饱和度、诱导单元下游路段综合饱和度和目标区域综合饱和度等分量构成的路网交通状态向量.提出了路段综合饱和度的计算方法,设计了路网相似状态合并规则,并对综合饱和度中路段权重的动态确定过程进行了研究,对路网交通状态描述方法的有效性及状态提取参数对诱导效果的影响进行了多次仿真试验,通过时仿真结果进行分析,证明了上述路网交通状态描述方法在智能交通诱导系统中是有效的.    

20.  基于收费数据的高速公路交通状态判别方法  被引次数:1
   杨庆芳  马明辉  梁士栋  梅朵《华南理工大学学报(自然科学版)》,2014年第12期
   目前高速公路交通数据资源未得到充分利用,使得管理和建设成本较高的高速公路联网收费系统只能实现车辆记录、联网收费等初级功能,导致交通数据资源的严重浪费.为此设计了基于高速公路联网收费数据的路段行程时间估计方法,提出以大、小车速度变化情况为基础,采用模糊C-均值聚类方法对高速公路交通状态进行判别,并应用VISSIM软件分别对上述两种方法验证分析.结果表明,路段行程时间估计方法能够获得高质量的路段行程时间数据,同时交通状态判别方法也能够准确判别出道路上所呈现的交通状态,可为历史数据更新提供技术支持,为高速公路交通管理部门提供精确的决策依据.    

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