考虑非机动车流影响的微循环路网组织优化

为提高道路网通行能力,缓解干道拥堵,提高支路利用率,研究了非机动车流对机动车流的影响,并构建了影响模型,对机动车流的路阻函数进行改进。使用改进后的路阻函数构建微循环路网单向交通组织双层规划模型。上层模型以路网交通效率最大,干道平均饱和度最小和微循环支路平均饱和度最小为目标; 下层模型是基于用户平衡分配的交通流分配模型。采用遗传算法对模型进行求解。最后以北京市西三旗地区某微循环系统为例进行算例分析。研究结果表明:实施单向交通能够有效降低干道饱和度,提升支路利用率,平衡道路资源使用。在不考虑非机动车流影响时,进行单向交通组织的路段为9条,考虑单向交通影响时,进行单向交通组织的路段为4条,仅有两条路段重合,两种情况路网组织方案差异明显,所以应在实际路网优化时考虑非机动车流的影响。可见,考虑非机动车影响的微循环路网组织优化模型能够为实际单向交通组织提供理论支持。     

基于摄影测量原理的道路交叉口机非冲突区域界定

为了界定城市道路交叉口混合交通流中机动车与非机动车冲突(简称机非冲突)区域,应用摄影测量原理建立非机动车实际坐标与图像坐标之间的转换关系.通过视频采集和人工调查的方法,选定4个已知标定点,获得其实际坐标和对应的图像坐标,从而求解转换矩阵中的8个未知参数.通过若干个连续的非机动车图像坐标求解出其对应的实际坐标,所有实际坐标描绘在交叉口区域,将非机动车较为集中的区域界定为非机动车行驶区域,该区域与机动车行驶区域的交叉部分则为机非冲突区域.由于该方法所需的数据具有非接触调查的特点,研究结果较为精确,因此可推广至交通工程其他研究领域.     

基于PCA-PSO-SVR的PV型旋风分离器粒级效率建模

为了准确地表达PV型旋风分离器的粒级效率与结构参数、操作参数之间复杂的非线性关系,采用PCA-PSO-SVR混合算法对PV型旋风分离器的粒级效率进行建模。采用主元分析法(PCA)对实验数据集进行降维处理,通过粒子群优化算法(PSO)对支持向量回归(SVR)模型中的超参数进行优化。将优化后的回归模型和其它机器学习模型在预测准确性、泛化性、鲁棒性以及运行速度方面进行了对比,结果表明,利用PCA-PSO-SVR算法对PV型旋风分离器的粒级效率建模是一种准确而有效的方法。     

机非交互路段非机动车越线超车行为建模与仿真

为了准确描述机非交互路段的非机动车越线超车行为,在越线超车特征分析及关键指标定义的基础上,提出了基于生存分析的超车时间预测模型,对越线超车行为的持续时间进行预测,并通过实测的160组非机动车越线超车轨迹数据对模型参数进行标定.为验证模型在混合交通流的应用有效性,整合非机动车纵向行驶模型、换道动机模型、间隙选择模型等,将模型应用于团队自主研发的微观交通仿真软件TESS NG中,并与经典的微观交通仿真软件VISSIM进行对比.基于实际路段的仿真分析结果表明,在非机动车越线超车持续时间方面,TESS NG的仿真精度为90.12%,高于VISSIM的67.4%;在中位生存时间方面,TESS NG仿真误差仅为2.56%,优于VISSIM的43.58%.     

基于视频图像处理的行人和非机动车数据采集技术

在交通数据实时采集的诸多技术中,基于视频图像处理的方法不但能够克服人工采集方法精度低、可靠性差等缺陷,还能够解决传统的感应线圈检测、雷达检测和微波检测等方法无法检测非机动车和行人的问题.本文针对该问题设计和提出在混合交通情况下的视频交通数据采集系统,通过将视频图像处理技术和神经网络相结合,采集交通数据并识别和区分不同种类的交通对象.经过测试实验,效果比较理想.     

新型纽扣式涡喷发动机燃烧室数值模拟

为了给超微型燃烧室提供数据参考,对设计的某微型燃烧室的稳态燃烧过程进行数值模拟。采用三维建模,入口参数采用等熵数值计算,考虑了湍流化学反应、热辐射等情况,不仅得到燃烧室稳态工作时的速度场、温度场及各组分浓度分布,而且分析了燃料/空气的流动与回流、燃烧效率以及总压恢复系数的情况,并与实验数据进行对比。计算结果可以较为准确地反映燃烧室的实际燃烧情况。结果表明,燃烧室出口速度约为65m/s,出口温度约1000K,仿真与实验数据契合度高,燃烧室结构设计合理。      

基于随机参数模型的非机动车骑行稳定性研究

近年来我国非机动车的交通安全问题日益凸显。本研究基于非机动车骑行实验所采集的骑行行为数据、交通环境数据对非机动车的骑行稳定性进行研究。研究采用骑行转角变化率作为骑行稳定性的评价指标,基于所采集的骑行数据和骑行环境数据探索影响骑行稳定性的影响因素。采用基于贝叶斯推断的随机参数模型进行分析以考虑实验者之间的个体差异性。分析结果表明,非机动车骑行稳定性仅受骑行速度变异系数的影响;速度变异系数越大,转角变化率越大,骑行稳定性越差。通过与传统固定参数模型的拟合优度对比发现,考虑实验者个体差异的随机参数模型的拟合优度较好。     

基于最优化分类的视频镜头谱聚类算法

谱聚类是目前最有效的视频镜头聚类算法之一,但是如何自动选择最优化的分类个数仍是谱聚类算法中的难题。该文提出一种基于最优化分类的视频镜头谱聚类算法,对每个镜头采用分区域的Gauss混合模型(DGMM)进行特征建模,并提取模型参数特征作为镜头谱聚类的特征向量,通过构造DGMM和谱聚类的联合评价函数来自动选择最优化的分类个数和特征空间维数。实验结果表明,该文提出的算法比原有谱聚类算法分类结果更加准确和有效。     

基于变量分离的生产调度空间划分算法

静态生产调度大多形成MILP或MINLP模型，由于调度规模大及混合整数规划的组合优化特性，造成调度求解困难。通过对混合整数规划模型空间的分析，提出依据整数变量和连续变量的分离策略进行空间的自然划分，从而将模型的求解转化为多个较小规模连续子空间的寻优。对典型间歇调度模型的分析表明，将空间划分后进行连续寻优的策略较大地降低了实际运算的规模，降低了求解难度，可以提高问题的求解速度和效率。     

基于Bayes网络的微波视频融合车辆分类

车辆分类系统是智能交通系统中的一个重要组成部分,其功能是检测车辆类型,为道路监控和交通规划提供信息。该文提出了一种基于Bayes网络的传感器融合车辆分类系统,通过微波和视频传感器分别得到车辆的高度轮廓和平面轮廓,采用混合Gauss分布对提取的车辆特征建模,然后在Bayes网络的框架下对7类车辆进行分类。实验表明:该分类系统可以将车辆分类的准确率从单微波传感器的79%提高到融合传感器的87%,特别是中小型车辆和大型车辆之间的重大分类错误率从9%降低到2%。     

基于混合威布尔分布的水稻插秧机的可靠性分析及剩余寿命预测

为了更准确描述水稻插秧机的失效规律,提高可靠性分析的准确性,对某型水稻插秧机的故障数据进行分析,采用两参数混合威布尔分布对水稻插秧机进行建模。以残差平方和最小为优化目标,建立参数估计优化模型,利用改进粒子群算法对其进行求解,然后采用K-S检验法对模型进行检验,对比单一威布尔模型、混合威布尔模型与水稻插秧机失效数据之间的拟合程度,得出使用两参数混合威布尔模型评估水稻插秧机可靠性的合理性,在此模型的基础上计算得到水稻插秧机的平均无故障工作时间为161.75h,中位寿命为147.14h,特征寿命为191.31h,且在可靠度为0.6时,预防性维修周期为115.19h,最后在混合威布尔分布模型的基础上计算出剩余寿命-可靠度的关系,可定量分析插秧机在一定使用时间下的剩余寿命,从而进行预测性维护。     

基于ANN模型和HPSO算法的数控机床可靠性分布模型研究

针对数控机床可靠性研究过程中,由于可靠性数据较难收集导致可靠性分布模型不唯一的问题,采用ANN模型对收集到的少量可靠性数据进行扩充,扩充后的数据采用K-S检验法进行分析以确定可靠性数据模型,同时在求解确定可靠性分布模型参数过程中,将混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,HPSO)算法引入极大似然估计中,解决其在小样本数据下求解某些复杂分布模型时易陷于局部最优解和求解效率低的问题.实例分析结果表明:采用混合粒子群算法求解可以在求解效率和收敛性性能上达到较好的平衡,比较所有的求解模型结果,经过ANN模型扩充后的2重3参数威布尔分布的相对均方差最小,其值为0.0425,说明利用该方法求解数控机床的可靠性分布模型是可行的,而且能够获得较精确的结果.     

基于高斯混合模型的视频对象分割算法

针对应用高斯混合模型（GMM）进行视频建模与分割时的模型选择及参数估计初值选择的难点，提出了一种基于GMM的视频对象分割算法．首先进行特征提取，在特征矢量中引入加权运动信息，可根据不同需要选择合理的加权系数，然后通过分割投影进行模型选择及期望最大化（EM）算法的参数初始化并估计参数，这种初值选择方案使得EM算法的初值和真实值较接近，加快了迭代运算的收敛速度，从而提高了视频对象的分割速度，最后对特征矢量进行聚类分割．仿真实验表明，在保持良好分割效果的同时，所提算法的运算速度约为常规方案的76％，并且具有良好的稳定性．     

基于视频的交叉口目标轨迹自动采集

提出了一种基于视频的交叉口内目标运动轨迹自动采集方法.首先利用ViBe(Visual Background Extractor)算法提取目标前景,然后提出了基于光流的目标跟踪OPC(object-point-contour)算法,最后基于透视变换得到目标的真实轨迹和运动参数.方法可采集交叉口内所有交通对象的类别、轨迹、速度与加速度信息,并对目标停滞与遮挡现象有较好的跟踪稳定性.经检验,该方法对机动车、非机动车和行人的轨迹提取准确率分别为88.89%、86.00%和83.33%,速度提取准确率为91.71%,为交叉口管理与安全研究提供一种视频处理和数据采集手段.     

信号交叉口混合交通微观行为模型的研究

针对我国典型的三相位平面交通信号交叉口处的机动车与非机动车冲突现象和干扰机理,进行了研究,建立了右转机动车穿越非机动车的Logistic行为判断模型和微观行为模型.该模型为解决信号交叉口机非混合交通问题提供了一种方便、高效的仿真分析手段,为进一步研究信号交叉口混合交通微观模拟模型奠定了基础.     

多类型、多准则、混合策略网络均衡行为研究

本文建立了一个多车型、多准则、混合策略（UE、SO、CN）网络均衡行为的变分不等式模型,来预测道路收费和交通信息系统作用下公路交通网络中的流量分布形态。模型在依据车型和策略对出行用户进行划分的基础上,通过行程费用参数的设置反映不同车型用户在行驶速度、行驶费用、道路收费等方面的差异,通过设置感知行程费用函数反映不同策略用户路径选择目标的差异,并提出这种情况下的网络均衡条件。介绍了改进MSA进行模型求解的步骤。算例分析说明,模型可以描述道路收费和交通信息系统对于提高网络效率所发挥的作用,并揭示出混合策略均衡行为的一些特性。     

基于正交混合Gauss模型的脱机手写数字识别

在基于统计方法的脱机手写数字识别中 ,为更加有效地描述特征的类条件概率分布 ,设计出性能优良的 Bayes分类器 ,采用了混合 Gauss模型。为减少模型的参数 ,通常假设各 Gauss分量的协方差矩阵为对角阵。由于各维特征之间统计相关 ,因此需要大量的 Gauss分量才能较好地描述特征的类条件概率分布 ,使得混合模型的阶数较高。为降低模型的阶数 ,采用了正交混合 Gauss模型 ,即先对各类别的特征分别进行 KL 变换 ,再将变换后的特征用混合 Gauss模型来表示。其中混合 Gauss模型的参数可以通过 EM算法进行估计。最后 ,在 NIST (National Institute of Standards andTechnology)手写数字样本集上对该方法的识别性能进行了验证     

求解交通出行预测的反馈四阶段法研究

四阶段法为经典的交通出行预测方法,并广泛应用于实际工程中。传统四阶段法将各个阶段独立建模求解,由于其没有考虑各阶段间的相互影响,所以得到的数据缺乏一致性。在传统四阶段法中引入反馈可以将不同阶段紧密结合,保持各阶段数据的一致性,同时可以避免组合模型的复杂建模与求解。介绍了反馈四阶段法的计算过程,并将其运用到不同规模网络进行求解,着重研究权重系数、交通分布参数、出行总量对计算效率和计算结果的影响。最后为反馈四阶段法的实际应用提出建议。     

城市道路交叉口混合交通流机动车与非机动车冲突概率

为了量化城市道路交叉口机动车与非机动车交通冲突,建立了二者之间的冲突概率模型.分析了机动车与非机动车发生交通冲突的条件:非机动车占用冲突区的时段内有机动车到达冲突区;到达冲突区的机动车提供的车头时距不大于非机动车穿越机动车的临界间隙.选取机动车车头时距到达分布、非机动车穿越机动车临界间隙及非机动车占用冲突区域时长作为影响机非冲突概率的3个关键参数,基于大量调查数据建立各参数的数学模型以及机非冲突概率模型,通过具体实例求得机非冲突概率具体数值.结果表明,随着非机动车流量的增加,机非冲突概率呈上升的趋势.计算符合交通流运行的实际状态.     

基于视频的车辆检测和牌照识别

为了提高执法效率和降低人力成本,研究一种基于视频的实时高效监控方案。该方案首先利用混合高斯模型和3σ原则的背景差分法,从视频中自动检测和定位车辆,对其行为轨迹进行标记,然后利用能量等信息获得车辆的牌照信息。实验表明,该系统能够对进入监控区域车辆的轨迹进行准确标定。该方案有助于提高交通视频监控系统的安全性、实时性及可靠性。