一种改进的车辆跟驰动力学模型

针对现有跟驰模型存在的不足,文中提出了一种新的优化速度(期望速度)函数,基于“刺激—反应”模式建立了改进的车辆跟驰动力学模型,并运用李亚普诺夫运动稳定性理论对其进行了稳定性分析.最后运用实测数据对模型进行了参数标定和应用性验证.结果表明:改进模型在模拟交通流的启动加速、近似匀速和减速过程方面与实测数据都具有较高的一致性...     

模拟电子云居民分布模型研究

本文以氢原子基态电子在核外出现的几率密度模型为理论模型，建立了模拟电子云居民分布模型。并在实际科研项目中进行了应用。该模型的建立，解决了原有模型中存在的参数标定困难等问题，模型在开发区规划中有重大应用价值.     

基于BP神经网络的路径行程时间实时预测模型

行程时间预测是交通流诱导系统研究的一项重要内容．在分析各种行程时间预测方法的基础上，本文建立了基于ＢＰ神经网络的行程时间实时预测模型，编制了行程时间预测软件系统．利用长春市的交通实测数据对行程时间进行了预测     

遗传思想在最优控制动态交通分配中的应用

以遗传思想为基础设计了模拟优化算法,大幅度降低了优化计算时间,大大提高了动态交通分配模型的实用价值。     

公交线路调度优化模型的研究

合理有效的公交线路调度模型是改善公交服务、增加公交吸引力的关键.文章在建立优化模型的基础上,根据乘客的满意度受等车时间和舒适度两方面影响,应用层次分析法对其分析处理,建立了乘客和公交公司满意度最优组合下的公交线路调度模型,并给出了量化后的满意度,最后采用长春市4路公交线路的调查数据对该模型进行验证,实验表明该模型可行且易于操作.     

突发灾害下应急疏散路线的交通信号配时优化

针对目前国内外突发灾害事件频发、应急交通组织保障能力不足等问题,在充分考虑突发灾害对道路交通网络、交通出行行为影响的基础上,基于动态交通分配理论,结合突发灾害下的出行者疏散路线选择行为,构建了受灾区域应急疏散路线的交通信号优化控制模型,并采用并行蚁群算法对该模型进行优化求解,以提高求解速度和全局收敛能力.最后搭建了集群计算平台对该模型和算法进行模拟测试,结果表明,采用并行蚁群算法对模型进行优化求解,可以获得较好的时间性能和优化效率,满足应急交通保障系统在线决策支持的要求.     

基于卡尔曼滤波理论的实时行程时间预测模型

行程时间预测是交通流诱导系统研究的一项重要内容．在分析各种行程时间预测方法的基础上，本文利用卡尔曼滤波理论建立了行程时间预测模型， 利用实测的交通流量预测几个时段后的路段行程时间， 进而预测路径行程时间．文中利用三种方法预测行程时间并对结果进行了分析     

基于熵理论的城市主-支路交汇处交通状态判别

本文通过城市道路交通系统和热力学系统的对比,将热力学的基本理论——熵运用到交通流领域,并在交通流流体理论的基础上建立了熵产生模型。分析确定指定状态时注入的负熵及其意义,建立了主-支路交汇处交通系统的总熵模型,从而得到交通状态判别熵模型和需要注入负熵的条件。研究结果表明,熵值越小,道路服务水平越高。     

个性化诱导下的居住区共享停车泊位分配模型

针对停车资源有限条件下群体式停车诱导容易产生局部拥堵的问题,研究居住区参与的个性化共享停车服务模型.提出了个性化共享停车诱导服务策略,定义了居住区停车位共享管理指标,建立了居住区共享停车泊位分配模型.通过对高峰泊位空闲指数差异均值和驾驶员停车后步行距离目标的双重约束,在满足驾驶员停车选择目标的同时实现了停车资源的均衡有效利用.研究表明,个性化诱导方式下,居住区停车场利用自身泊位的闲置时间可以有效缓解周边建筑的停车吸引,减少局部停车拥挤,成为毗邻建筑的最佳共享停车合作伙伴.     

基于模糊神经网络的实时路段行程时间估计

基于对我国城市交通流的物性分析 ,提出了一种基于模糊神经网络的实时路段行程时间估计模型 ,用于将来自于交通控制中心的实时交通数据转换成为能够反映路段实时运行状况的直观参数 :路段行程时间 ,从而为交通流诱导服务 .这种方法用具有更高智能的神经网络实现了对抽象模糊规则的自动纠错的记忆 ,符合人类认识的模式 ,能令人满意地表达经验知识 ,而且模糊输入输出关系具有了明确的表达能力 .