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1.
针对车道变换意图识别中数据源单一,传统序列模型难以捕获长序列范围内换道意图且存在长期依赖问题,提出一种结合时间信息加权指数损失函数的长短时记忆(long short-term memory,LSTM)车辆换道意图识别模型.首先,利用驾驶模拟舱、眼动仪进行高速公路驾驶实验,采集车辆运行数据和驾驶员眼动数据;然后,基于LSTM结构单元构建高速公路环境下车辆换道意图识别模型,提出基于时间信息加权的指数损失函数对模型权重进行优化;最后,利用车辆运行数据和驾驶员眼动数据对所提模型加以验证并与其他模型进行对比,所提模型换道识别的准确率为91.33%,宏平均精确率为89.04%,宏平均召回率为92.84%,宏平均F1值为90.33%.结果表明,长短时记忆网络对于长序列换道意图识别过程具有较好的分辨能力,提出的损失函数对模型权重优化具有良好的效果.  相似文献   
2.
为探究城市轨道交通车站客流模式,采用轨道自动售检票(automatic fare collection,AFC)数据,构建客流指标,提出了一种基于K-means聚类算法的站点客流识别模型.以重庆轨道3号线连续1个月的AFC数据为例,探讨工作日、周末、节假日时期不同客流指标和综合多变量指标的聚类结果.结果表明:不同时期客流指标能够促进车站客流识别;将站点客流模式分为7类时,聚类效能最佳;通过连续1周和连续1个月聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合结果数据特征和站点实际情况对车站客流特点进行归纳总结.  相似文献   
3.
实时、准确的交通流短期预测是交通诱导、管理的前提.为了提高预测精度,结合交通流数据中的历史时间相关性与网络空间断面相关性,构建了一种基于皮尔森相关系数法(Pearson Cor-relation Coefficient,PCC)与双向长短时记忆(Bidirectional Long Short Term Memory,BLSTM)架构的交通流短时预测模型.该模型可以通过PCC筛选路网中与目标路段空间相关的路段,并将其重构为新数据集,作为BLSTM预测模型的输入,以实现交通流短期预测.通过美国加州交通流数据对模型预测性能进行评价,实验结果表明:该模型可以融合交通流数据中的时空相关性,相对于其他主流预测模型精度平均可提高4.83%.  相似文献   
4.
大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求.基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型.首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征.之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站的情况.最后,以北京地铁奥林匹克公园站为例,利用实测数据验证了模型的准确性.预测结果表明:建立的Adam-CNN(convolution neural network)模型相对于常用时间序列方法自回归滑动平均和传统神经网络SGD-CNN模型具有更高的精度,能够为大型活动的组织提供更为有力的支持.  相似文献   
5.
针对拥堵客流的传播阻断问题,研究了一种城轨站点分类方法.首先,通过分析影响站点拥堵传播阻断能力的相关因素,选取了站点客流量、站点运输能力和拓扑位置指标构建指标体系;其次,采用SOM神经网络和模糊分类算法对多指标数据进行分类,获取了不同时段下具有不同拥堵阻断能力的站点类别,实现面向拥堵传播阻断的站点分类;最后,采用北京市轨道交通实际运营数据对模型进行验证.研究结果表明:该方法能够在城轨系统不同时段下,随着客流量和运输能力的变化,准确识别不同类型的站点,并为后续研究城轨网络的大客流拥堵传播模型提供站点参数分析依据.  相似文献   
6.
为缓解因城市某些地区、某些时间段停车供需不平衡的问题,将居住区内空闲车位进行共享的解决方法已引起多方的关注。在居住区实施共享停车时,需考虑车位提供者与社会停车用户的时空冲突问题。本文首先基于实际停车行为数据,假设车位提供者返回过程呈非齐次泊松过程;其次,以居住区共享停车为运营场景,居住区停车场车位共享率和管理者收益最大化为目标,构建了相应的数学优化模型;最后,设计了粒子群求解算法,通过数值实验,分析该场景下的最优运营策略。结果表明:(1)社会停车用户的最大离开速率在其占车位总数的四分之一左右时,管理者总收益最大;(2)随着车位提供者车位返回速率突变时间的改变,要使得总收益及车位共享率最优,第一阶段变更共享策略时间设置在车位提供者返回速率突变时间前三十分钟内,第二阶段变更共享策略时间应设置在车位提供者返回速率突变时间后一小时五十分钟以内为宜。  相似文献   
7.
针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类.  相似文献   
8.
在城市轨道交通工程地球物理勘测中一直面临抗干扰和精准探测难题.以广州市轨道交通十号线寺右新马路段地下人防构筑物探测为例,介绍了二维微动剖面(2D microtremor profile,2DMTP)探测技术的方法理论及其在城市轨道交通工程勘察中的应用效果.通过与钻探成果的对比分析,提出了2DMTP在城市轨道交通勘测、设计不同阶段的使用建议.结果 表明:微动剖面探测方法非常适用于城市复杂强干扰的工作环境,能为轨道交通勘察设计、施工安全提供重要的依据,对提高工程地质勘察精度,降低勘探成本与施工风险,缩短建设工期起到重要作用.  相似文献   
9.
为了系统的探究车、路和环境共同作用下的公交车事故致因,利用A市259条公交车事故数据,基于专家知识与数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习。在验证了模型的有效性后,结合贝叶斯网络模型,运用团树传播算法推理了各变量之间的关系。研究结果表明:天气、时间、道路线形、地点都可能导致公交车事故;根据概率由大到小,导致的事故类型依次为非碰撞事故、与小汽车、非机动车、公交车碰撞;且每一事故类型的伤亡情况及最强致因因素都不尽相同。除此之外,各致因因素在不同情况下,导致的事故类型及伤亡情况概率也有差异。相关结果可以为政府及企业建立事故管理制度,减少公交车事故的发生提供一定的依据。  相似文献   
10.
绿色驾驶是可以使驾驶人在驾驶过程中节油减排的一系列驾驶措施。为了研究绿色驾驶的行为特征,建立了多车道元胞自动机模型进行仿真,并以北京北三环某路段作为仿真场景对模型进行标定和验证。利用该仿真模型,研究纵向驾驶行为和横向驾驶行为对交通运行、能源消耗以及尾气排放产生的影响。构建了绿色驾驶行为判别标准,并通过预测得到绿色驾驶行为特征。研究发现,缓慢加速、保持车速稳定、将车速保持在合理区间以及保持较大的安全间距是符合中国道路特性的绿色驾驶行为。  相似文献   
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