浮动车与空间网格结合的新增道路自动检测

利用浮动车系统提供的车辆定位数据进行新增道路检测,可有效提高新增道路的检测效率,降低成本。文章提出了浮动车与空间网格结合的新增道路自动检测算法,该方法首先记录车路匹配不成功的浮动车位置数据,得到可表示疑似新增道路的浮动车轨迹点,然后建立起浮动车轨迹点与路网网格之间的对应关系,最后通过网格过滤实现新增道路自动检测。实例验证了该算法的可行性。     

城市浮动车数据定位误差分布规律研究

通过浮动车数据处理与分析,探讨了浮动车数据定位误差的影响因素。选择了三个主要的因素——速度、道路等级和时间段,进行了定量分析。提出了定位误差的计算方法,介绍了在复杂的城市环境下浮动车数据定位误差和影响因素之间的定量关系。结果表明,车速和道路等级对浮动车定位误差有显著的影响。提出了定位误差和速度之间的函数关系,以及定位误差在不同道路等级和不同时间段的具体分布情况。研究结果可进一步用于提高地图匹配的准确性。     

基于NB和DTW组合模型的稀疏浮动车数据填充

利用浮动车数据对交通状态进行挖掘和分析已经是交通领域的重要研究手段之一,而浮动车数据的稀疏性给数据挖掘工作带来了阻碍。对路网数据缺失特性进行分析后,提出了稀疏浮动车数据的填充模型,模型中对缺失小于30%的偶然性数据缺失采用基于朴素贝叶斯(NB)的分类方法进行数据填充,对缺失大于30%的多发性数据缺失采用基于动态时间规整(DTW)的方法进行二次填充,将两种方法结合并应用于路网实例中,对路段缺失的交通流速度数据进行填充,提升了浮动车数据的路网覆盖率,有效降低了浮动车数据缺失对交通流速度信息的采集、发布以及预测工作带来的影响。     

基于协整理论的浮动车行程时间修正模型

以牌照识别数据为基础,将计量经济学中的协整理论与误差修正模型应用于数据融合技术,建立基于协整理论的浮动车行程时间修正模型. 以上海市高架路为例进行分析,证实了浮动车数据与牌照识别数据之间的协整关系,结果说明浮动车数据的短期波动受到了长期均衡与短期失衡的作用.     

基于浮动车数据的交通状态估计精度仿真评价

针对大规模复杂路网条件下基于浮动车数据的交通状态估计精度评价,开发了基于交通仿真软件VISSIM的实时仿真分析方法.以上海市陆家嘴地区的微观仿真路网为例,通过30组仿真实验分析了浮动车比例和数据采样频率对路网覆盖率和平均行程车速估计精度的影响.结果表明:随浮动车比例和采样频率的增加,平均行程车速估计精度与路网覆盖率逐渐提高,当浮动车比例为8%和采样频率为1/10s-1时达到最优.     

基于LR模糊数据的线性回归模型

LR模糊数据是实践中经常使用的由形状函数L及R、左右扩展及中心构成的模糊数.取值LR模糊数的随机变量称为模糊随机变量,其缺乏适宜的概率分布模型,导致模糊数据的线性回归模型缺乏显著性检验.文章基于Nther模糊随机变量线性回归分析工作,进一步给出LR模糊数据多元线性回归在δ2距离下的系数估计,并通过统计软件给出模型中非确定干扰变量的Bootstrap模拟分布.     

热夹层条件下沥青路面温度梯度分布特征研究

为探讨热夹层条件下沥青路面温度梯度变化与外界环境因素之间的相关关系,采用三维有限元数值计算方法,分析了不同热夹层条件、路表环境温度及对流系数下沥青路面结构温度场的空间分布规律,构建了外界环境参数、热夹层温度与热稳态路表温度的对应数据库,并基于多元线性回归分析方法,建立了沥青路面热夹层温度预估分析模型.结果表明:无热夹层条件下道路表面环境温度是影响路表热稳态温度的主要因素,对流系数的变化对沥青路面温度场空间分布几乎没有影响;有热夹层条件下路表热稳态温度随路表环境温度的下降而降低,且对流系数的增大对路表热稳态温度的下降速度有推动作用;所构建的沥青路面热夹层温度预估模型具有高度显著性,模型系数的置信概率较高,热夹层温度预测值与理论值之间误差较小,模型精度良好.研究成果为低温地区结冰路面热夹层温度控制提供了理论依据.     

QPE产品的误差评估和订正检验——以伊宁县为例

以新疆伊宁县为研究区,运用2013-2017年定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimetion, QPE)小时产品以及区域自动站小时降水数据,通过相关分析法和多元线性回归模型对QPE数据进行误差订正,并从不同降水量级、高程以及空间分布对订正前后的QPE小时产品进行误差评估.经误差分析得出,订正前QPE小时产品大多存在低估现象,随着降水量级的增加,误差依次增大,空间误差分布四周低,且东北方向的误差要大于西南方向;利用海拔、经度、距雷达距离3个对研究区降水影响较大的要素,建立多元线性回归订正模型,订正后的QPE小时产品在不同降水量级、不同高程以及空间分布上的估测能力较订正前均有不同程度的提升.     

基于浮动车数据的区域路网交通状态评价

城市道路拥堵现象已经对公众的生活产生严重影响,如何快速有效地发现并及时处理交通拥堵现象已成为交通发展中的重中之重。浮动车数据作为交通状态检测的新来源,在交通状态检测领域有着广阔的应用前景。通过浮动车数据估算路段最大排队长度,并将其与路段车辆行驶速度、路段行程延误时间作为区域内交通状态评价参数,基于模糊综合评价算法,给出了一种在不同时间段内路段及区域交通状态评价方法。最后通过实际浮动车数据进行实例验证。实验结果表明该算法对于能够较好地检测区域路网交通状态,具有较好的实用性。     

随机度反馈策略对路网中交通流的影响

考虑到现实路况的复杂性,建立备选路径路宽不同、车道数存在差异的路网模型,并提出了新的反馈策略——随机度反馈策略.通过分析随机度、平均速度、车辆数以及交通流量反馈策略对该路网模型交通流特性参数的影响,探究随机度反馈策略的优越性.仿真结果表明:随机度反馈策略下,路网中车辆运行有序,接近出口处道路上车辆排队长度短,车辆速度大.同时,通过分析平均流量随动态车比例变化情况可知,当动态车比例不大于0.6时,平均速度、车辆数及随机度反馈策略有效性相当;当动态车比例大于0.6时,平均速度、车辆数反馈策略下平均流量降低明显,策略失效,而随机度反馈策略下平均流量变化平稳,该策略能有效改善路网道路车辆通行状况.     

面向行程时间预测准确度评价的数据融合方法

提出BP神经网络融合模型.该模型由三部分组成:初始数据产生模块、BP神经网络数据融合模块、融合结果分析模块.选择四个参数作为该模型的输入变量,其中路段交通流密度和交通量由线圈数据提供,而行程时间估计值与浮动车样本量由浮动车数据提供,并且给出选择这四个参数的依据与原因.最后选择杭州市的一条主干道作为目标路段,采集该路段上的406组数据对该模型进行验证,试验结果表明模型对准确度评价的相对误差仅为4.86％.     

考虑路段时间可行域的随机后悔最小模型

传统的随机后悔最小择路模型在估计路段时间期望时没有考虑其可行域,与真实择路行为存在结构性误差。为消除误算路段时间不可行值对随机后悔最小模型结果造成的负面影响,首先,构建了考虑路段时间可行域的随机后悔最小模型,并证明了模型性质,设计了求解算法。其次,模型基于随机退化路网构建,在估计路段时间期望时通过对正态分布的行程时间双侧截尾,去除了不合理时间区域对随机后悔模型估计的路径选择结果产生结构性误差。最后,通过2个算例验证了模型和算法的有效性。基于不含拥挤效应的简单随机路网设计算例结果表明,路段时间可行域后,用户择路结果可能与传统模型估算结果相反。基于含有拥挤效应的Nguyen&Dupuis随机路网设计算例结果表明,随着路段7时间可行域上限增加,各条路径的随机后悔值、选择概率、期望时间和路段均衡流量产生了相应的变化。     

基于流连接密度的分布式拒绝服务攻击检测

分析了分布式拒绝服务(DDoS)攻击的特点,定义了能够反映DDoS攻击所引起的网络流量变化特点的流连接密度(FCD)概念,并证明了FCD时间序列的非平稳特性.据此,提出了一种基于FCD的DDoS攻击检测方法,该方法通过拟合FCD时间序列的自适应自回归模型,将FCD序列转换为多维空间的向量序列,然后使用经过样本训练的K最近邻分类器进行攻击识别.实验结果及分析显示,该检测方法能够有效检测DDoS攻击,误报率低于4 3%,并能够对流量数据进行在线处理,实现DDoS攻击的在线检测.     

Ad Hoc网络的一种入侵检测模型

对Ad Hoc网络的路由安全性问题进行了研究,提出了一种分布式网络协作入侵检测模型,该模型建立在路由协议之上,针对不同的路由协议,分析其安全漏洞,总结攻击行为的判定规则,进行本地入侵检测;在此基础上,以多点协作的联合检测机制提高检测的正确率;并从节省网络资源的角度对入侵检测模型进行优化配置.以AODV路由协议为例介绍了该模型的工作机制,利用仿真软件NS2搭建网络仿真平台进行仿真实验,结果表明,该检测模型能更好地保障网络安全.     

基于时间扩展网络的区域疏散公交路径规划

针对城市公交系统应急区域疏散路径规划问题,采用时间扩展网络建模技术对疏散公交路网进行了表达,进而建立了以疏散总出行时间最小化为目标函数的离散、动态疏散网络流模型,将公交网络的疏散路径优化问题转化为混合整数规划问题,并设计了启发式禁忌搜索(TABU)算法,用于快速求解公交疏散路径优化方案.最后,以长春市中心区路网为例,对公交系统的区域疏散问题进行了实证研究,着重对比了CPLEX9.0软件的精确求解与禁忌搜索算法的近似求解之间的性能差异.数值实验结果表明,时间扩展网络模型可以有效反映公交疏散系统的动态性,同时禁忌搜索算法能够在求解效率和求解精度上取得较好的折衷.     

基于出行偏好和路径长度的路径规划方法

针对基于最短路径的路径规划方法只关注路径长度,而基于轨迹的路径规划方法过度依赖用户偏好的问题,提出一种同时考虑用户出行偏好和路径长度的路径规划方法.首先,利用长短期记忆模型从历史出行轨迹中提取用户的出行偏好;其次,采用Markov链Monte Carlo采样技术将用户的出行偏好引入启发式搜索算法A*中,在道路网络中搜索...     

基于时频分析的分布式拒绝服务攻击的自动检测

研究了分布式拒绝服务 (DDoS)攻击的特点 ,定义了流连接密度 (FCD)的概念 ,并证明了FCD时间序列的非平稳特性 .据此 ,提出了一种新的基于时频分析的自动检测DDoS攻击的方法 ,该方法采用平滑魏格纳 维利分布对FCD时间序列进行时频变换 ,将FCD时间序列转换为二维空间内的波动能量分布 ,并有效抑制了二次交叉项的影响 ,然后使用经过样本训练的K最近邻分类器进行攻击识别 .实验结果表明 ,该检测方法能够比较准确地识别DDoS攻击 ,识别误差主要出现在网络状态切换阶段 ,这对攻击识别的影响很小 ,识别误差率仅为 4 2 6 % .     

基于改进遗传退火算法的高速公路巡逻车路径优化调度

为了合理分配有限的高速公路巡逻车资源,构建了确定型高速公路巡逻车路径及调度优化模型。探讨了有限巡逻车资源路径、调度优化建模问题;构建了以全覆盖模型为基础,以事故响应时间最小为目标的优化模型。将连通的路径作为染色体,基于MATLAB对改进的遗传退火算法进行编码,采用动态交叉及变异概率,在交叉变异后子代更新中引入模拟退火算法Metropolis准则;并在改进的遗传退火算法中加入动态规划算法对巡逻车进行分配。以Sioux Falls路网及数据,对MATLAB编码的遗传退火算法进行验证,计算结果与两种情景假设及模拟退火算法优化结果作比较。结果表明:改进的遗传退火算法求解结果比相应的情景假设求得事故响应时间分别减少了23. 35%与28. 28%;与模拟退火算法求解结果相比,该方法具有更好的寻优效果及计算效率。MATLAB编码的改进遗传退火算法对中大型路网路径、调度寻优效果较好。     

ABS四轮车辆的Matlab/Simulink建模与仿真

建立了一种四轮车辆制动防抱死系统(ABS)的车辆模型、轮胎模型、路面状况模型和轮速传感器模型，嵌入了气压制动系统和ABS控制逻辑模拟；采用Matlab／Simulink模拟了汽车在直线制动，转弯制动和不同附着系数路面制动的运动状态，为ABS产品的开发提供了依据．     

自组网中动态拓扑的性能分析

研究了自组网中动态拓扑性能．通过选用最短路径和基于最短路径的最稳定路径作为路由度量,选用平均路径稳定时间和平均路径长度作为性能度量,考查节点密度、运动速度、暂停时间等因素对网络拓扑性能的影响．仿真结果表明,暂停时间对网络拓扑的影响较小,仅在高速情况下平均路径长度随暂停时间的增加而明显增加;移动速度的增大使平均路径稳定时间急剧下降,但平均路径长度基本不变;节点密度的增加对平均路径稳定时间影响较小,但会使平均路径长度明显下降．在设计路由协议时,将路径稳定性作为路由选择的依据可显著提高系统性能,维护现有活动路径比重新发现新路由更为重要,路径有效时间随路径长度和移动速度的增加而降低．