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1.
民用无人机交通管理是无人机运行管理的核心。目前无人机交通管理的研究大都处于针对单一运行场景的策略制定和相关支撑技术方案的探讨和论证阶段,没有系统揭示无人机交通管理体系全貌和技术发展趋势。在分析国外民用无人机交通管理现状的基础上,设计了面向全谱系运行场景的民用无人机交通管理体系架构,涵盖典型运行场景、管理策略、运行生态。为支持无人机交通管理体系的实施,围绕无人机空域精细化管理、无人机运行安全与间隔管理、无人机交通引导与控制、无人机智能化设施规划与应用提出了11项关键技术,并分析了技术发展现状,总结了技术发展方向。研究结果表明:民用无人机交通管理应采用面向场景基于风险的分级分类管理策略,适应无人机运行生态的可持续发展需要;交通管理关键技术研究需考虑多场景、多类型、多阶段、交互性、大规模、高自主等因素,以安全、高效融入国家空域系统。 相似文献
2.
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
3.
城市中心区停车问题与交通拥堵问题密切相关,也与停车换乘(P+R)问题相关,交通流、路边停车和P+R需要统一模型研究。为此,建立考虑交通流的城市中心路内停车与P+R的动态优化模型。短期最优流率模型考虑到路内停车位会减少正常行驶车辆的道路空间,而且巡航停车会和其它车辆产生拥堵,为此,需要加快路内停车周转率,将路内停车资源与交通流协同管理。短期停车容量模型利用Stackelberg博弈:在政府追求社会总成本最小和私人运营商追求利润最大的基础上,出行者追求用户出行成本最小。研究表明,在需求固定的情况下,随着车辆停放时间的增加,路内停车费与P+R停车费都在不断下降,路内停车容量在不断减少,而P+R停车容量不断增加,说明如果选择短时停车或者临时停车,可以选择路内停车;而如果选择长时间停车,可以选择P+R停车。在需求远大于供给时,路内停车将演化为车道控制。 相似文献
4.
针对路网中考虑电动汽车出行能耗与燃油汽车环境排放情形下混合交通流的非线性边界约束路网均衡问题,设计了一种基于动态投影系统的算法;将复杂非线性边界约束的双车型路网均衡模型转换成变分不等式模型,利用拉格朗日乘子法得到模型的库恩塔克(KKT)条件以及模型的非线性互补问题,通过引入投影算子建立动态投影系统找到模型的最优解。分析模型可确定燃油汽车和电动汽车一般出行成本函数,电动汽车混行条件下交通网络的均衡条件,以及路网均衡条件下两种车型的拥堵外部性并获取混合交通流下路网的运行特征。最后构建数值仿真评估动态投影算法的有效性,结果表明模型收敛于系统的平衡点,且具有指数收敛性质。 相似文献
5.
针对路网中考虑电动汽车出行能耗与燃油汽车环境排放情形下混合交通流的非线性边界约束路网均衡问题,设计了一种基于动态投影系统的算法。将复杂非线性边界约束的双车型路网均衡模型转换成变分不等式模型,利用拉格朗日乘子法得到模型的库恩塔克(KKT)条件以及模型的非线性互补问题,通过引入投影算子建立动态投影系统找到模型的最优解。分析模型可确定燃油汽车和电动汽车一般出行成本函数,电动汽车混行条件下交通网络的均衡条件,以及路网均衡条件下两种车型的拥堵外部性并获取混合交通流下路网的运行特征。最后构建数值仿真评估动态投影算法的有效性,结果表明模型收敛于系统的平衡点,且具有指数收敛性质。 相似文献
6.
为分析及预测工程不同阶段航道整治区域船舶交通流量变化,通过确立研究断面,获取交通流数据,对研究断面处的船舶交通流时空特性进行分析.基于现有数据,将回归模型预测值替代卡尔曼滤波模型中的状态转移值,建立回归-卡尔曼滤波组合模型,在卡尔曼滤波模型预测具有实时性的基础上,提高预测精度,并利用历史数据进行了预测.预测结果与实际数据对比验证了回归-卡尔曼滤波组合模型在航道整治区域船舶交通流时空预测方面的有效性与可靠性. 相似文献
7.
8.
9.
10.
运用量纲方法分析了圆弧形鼻坎挑射流空中消能率的影响因素,采用两个系列共5种圆弧形挑流鼻坎模型,研究空中消能率与鼻坎体型参数和射流起挑断面弗劳德数的关系。试验结果表明起挑断面弗劳德数和鼻坎挑角对空中消能率的影响较大,相对反弧半径对空中消能率的影响可以忽略。据试验数据拟合的空中消能率的计算公式是鼻坎挑角和起挑弗劳德数的函数,拟合公式计算值与试验值的误差小于8%。 相似文献