基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法

目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

城乡结合部道路交叉口多目标信号配时优化模型

随着我国城镇化进程的加快,城乡结合部道路交通问题日益显著。为提高城乡结合部道路交叉口的交通运行效率、环境效益和交通安全,提出信号配时多目标优化方法,综合考虑延误、通行能力、停车次数、车辆尾气排放等因素构建模型,运用遗传算法进行求解。以某典型交叉口为例进行分析,给出改进设计方案并进行交通仿真评价。研究结果表明,通过多目标信号配时优化可以缓解城乡结合部道路交叉口交通拥堵和污染物排放的问题,具有较好的交通信号控制效果。     

基于深度学习的节假日高速公路交通流预测方法

准确的预测节假日期间高速公路交通流量，能够为节假日高速公路应急管理提供重要的数据基础。利用深度学习的理论框架建立了LSTM-SVR 预测模型，利用BP 神经网络对样本数据进行处理，再将LSTM 捕获的数据特征输入SVR 回归层中实现交通流预测。选取“ 十一” 黄金周前后时段，利用位于丽江市的交调站流量监测数据对LSTM-SVR 模型进行验证，并将LSTM-SVR 模型与其它模型预测效果进行对比。发现LSTM-SVR 模型在节假日不同时段、天气、流量状态下的高速公路交通流预测中有较好的适用性。     

基于解释结构模型和MICMAC的城市交通拥堵问题分析

通过对城市交通拥堵现状的调查研究,从管理、设施和交通参与者3个方面归纳出造成城市交通拥堵的11个主要因素,建立了解释结构模型,分析了各因素间的层级关系,通过交叉影响矩阵相乘法(matriced impacts corises-multiplication appliance classment, MICMAC)分析对影响因素进行了分类,进一步分析了各因素对交通拥堵的影响,找到了造成城市交通拥堵的表层、中层和底层影响因素,为缓解城市交通拥堵问题提供了可供借鉴的依据.     

雾天高速公路交通事故的特征及与能见度的关系

 从全国雾天交通事故多发的10条高速公路路段中选取交通气象观测条件较好的4条路段作为研究对象，主要研究了雾天交通事故的特征，并通过雾天交通事故与能见度的关系分析，定量研究了交通事故在不同能见度区间的分布规律。与晴天交通事故相比，雾天交通事故后果更为严重，伤亡率明显增加。事故类型以撞固定物和刮擦为主。雾天事故中，肇事车辆为重型货车、中型货车和大型客车的比例比晴天增加。雾天事故的原因主要有在同车道行驶未按规定与前车保持安全距离、操作不当、低能见度下不按规定行驶。统计表明，雾天交通事故主要发生在秋冬季节的凌晨至早上时段，事故高峰期为早上7∶00左右，这与大雾日数的时间分布具有较高的一致性。70%~90%的雾天交通事故发生在能见度低于1 km的情况下，其中能见度低于100 m的区间内比例最高，为25%~50%。能见度低于1 km时，交通事故发生的概率密度随能见度增加而减小，尤其当能见度低于300 m时，交通事故发生的概率出现突发性增长，当能见度低于100 m，交通事故发生的概率密度增长到30%左右。根据交通事故在不同能见度区间的分布，将能见度对交通安全的影响划分为4个等级，实现了气象能见度到交通安全等级的转化，可为交管部门制定雾天交通事故防范对策，以及气象部门开展交通气象服务提供科学依据。     

钩形弯交叉口信号协同控制优化方法研究

针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性，建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标，建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例，采用实际数据验证所建立的方法，并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法，在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力，尤其是干道直行机动车的通行能力，可降低车辆的平均延误。     

一种基于强化学习的CDN流量调度系统设计方法

针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法，存在维护成本高，实时性不足等缺点，提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架。该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度，建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数，并在此基础上对流量调度进行定义和建模，构建了基于DQN的深度强化学习模型。最后，通过仿真实验验证了该调度框架的有效性。     

城市铁路车站规模与临近道路交通量的关系研究

对北京主要铁路车站临近道路交通量的测试结果进行了整理及定性分析,利用SPSS软件对所得统计交通量与车站规模进行了回归分析.得出车站规模越大,车站站前道路的交通负荷越大,两者呈线性正相关的结论,提出了站前道路交通量的预测模型,有助于站前道路的合理规划,并对站前道路交通拥挤问题,提出了合理布置站前广场和发展公共交通的策略.