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从我国城市交叉口的交通特征出发,在考虑排队长度和行人过街约束条件下构造了多目标规划函数:优化目标是使车辆平均延误和各相位关键车道组饱和度方差最小,约束条件是排队长度不超过车道预设长度,并且行人过街相位足够长. 对于多目标规划,采用功效系数法建立目标评价函数. 通过天河北与天寿路交叉口实例应用遗传算法求解验证模型,结论表明:该模型能够有效地防止短连线交叉口溢流现象的发生. 相似文献
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可靠的短时交通流预测是智能交通系统的重要基础。为了提高短时交通流预测的预测精度和对于不同交通状态的适应性,在分析了交通流特性以及时空二维影响因素的基础上,提出了一种组合预测模型,使其能够综合反映这些特性和影响因素。该组合预测模型包括时间序列模块、空间相关模块和组合预测模块三个子模块。单项预测模型包括自适应单指数平滑模型和RBF神经网络模型,组合系数是以两个单项预测子模块的平滑百分比相对误差作为输入,以神经网络作为学习算法自适应地得到。最后通过平峰和高峰时段实测的交通流量数据来验证模型的有效性和可靠性,结果表明:该组合预测模型的预测精度高于单项预测模型各自单独使用时的精度,且对于不同的交通流状况具有较好的适应性。 相似文献
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