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1.
从分析拥挤状况的交通行为特性出发,建立了相应的仿真模型。该模型在跟车子模型加入了随机扰动项,换道子模型的可行性检测中加入了前后间距不足时司机的减速行为。与传统模型相比该模型能更好地反映拥挤流下的交通行为,更适合于拥挤状况的交通微观仿真。 相似文献
2.
ZHAO Hui GAO Ziyou 《系统科学与复杂性》2005,18(4):543-555
This paper presents a unified bination algorithms (such as FrankWolfe problems. Global convergence results are framework of the nonmonotone convex comAlgorithm) for solving the traffic assignment established under mild conditions. The line search procedure used in our algorithm includes the nonmonotone Armijo rule, the non- monotone Goldstein rule and the nonmonotone Wolfe rule as special cases. So, the new algorithm can be viewed as a generalization of the regular convex combination algorithm. 相似文献
3.
4.
基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法 总被引:11,自引:0,他引:11
短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明:所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。 相似文献
5.
提出城市交通系统是开放的复杂巨系统,建立一个基于Logit交通分配模型的诱导信息服从率复杂性模型,对出行者诱导信息服从率的变化特性进行仿真分析,结果表明路径上交通量的变化呈周期性不稳定状态。 相似文献
6.
基于高逼真驾驶模拟器雾霾天气下跟驰行为分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究雾霾天气下车辆跟驰行为,基于8自由度高逼真驾驶模拟器,设置晴天和雾霾天两个实验场景,采集不同交通状态下跟驰驾驶行为数据,分析车头时距、车头间距、车头延迟时距、加速度、减速度等跟驰行为关键变量.实验结果表明,雾霾天气显著影响了跟驰行为,最大车头间距在自由流、拥挤流和阻塞流跟驰状态下分别增加了8.7%、19.4%和25.6%;自由流跟驰状态下最小车头间距减小了13.0%;阻塞流跟驰状态下最小车头时距减小了47.9%,但延迟时距及其离散性增加了15.5%和28.2%;雾霾天气下后车的加速行为更为谨慎.不同交通状态下的跟驰行为存在显著差异.随着跟驰车速增加,最大、最小车头间距及其离散性显著增加;最大、最小车头时距及其离散性则呈先增加后减小趋势,延迟时距显著增加. 相似文献
7.
8.
9.
本文首先提出了目前在校园网中所面临的带宽饥渴问题,并且对其起因进行了探讨,提出了解决带宽饥渴的首要措施是对校园网进行流量管理的观点:进一步以实例说明了流量控制设备的功能、部署过程、实际效果,提供了一个应对流量问题的思路。 相似文献
10.
分析了公交站点乘客等车过程的随机特性,在公共汽车和秉客均随机到站的条件下,确定了描述乘客在公交站点等车过程中关键状态的一系列随机变量,用图示的方法予以说明.从两个角度研究了公交站点乘客的累积等车时间,并根据随机过程理论推导出其均值的计算公式.结果表明有效控制顺次相邻两公共汽车离开公交站点的间隔时间并尽可能减少其波动可以缩短公交站点乘客的累积等车时间. 相似文献