城市道路落客区车辆延误模型

提出一种城市道路落客区车辆延误的计算模型。分析了独立落客区和路段落客区的交通组织模式。将“排队落客”模式的落客过程分为2个阶段,结合排队论和可插车间隙理论,建立了落客车辆的延误模型,并设计了优化算法。随后以北京市安贞医院入口路段为测试对象,应用VISSIM仿真软件和实际调查的数据对模型进行验证。分析了落客率和落客区长度对落客车辆延误的影响。结果表明,模型能够精准的获取落客车辆的延误,同时可以为落客区的合理设置提供依据。     

基于贝叶斯网络的航班延误与波及分析模型

航班延误是各航空公司亟待解决的问题之一.提出了一种基于贝叶斯网络的航班延误预测与波及分析模型,该模型考虑了影响航班延误的相关因素,通过设定各因素的属性信息,可以对航班是否发生延误及其延误级别进行概率性预测,并且可以方便地对产生航班延误的原因进行定位,准确地分析航班延误产生的波及情况.实现了该模型,并以一个简单的航班计划为例验证了该模型的可行性.     

基于累积延误损失算法的GHP模型

考虑不同机型的不同延误损失费用提出了一种累积延误损失算法,并建立基于该算法的地面等待策略(GHP)数学模型.该算法进行到达航班排序时,以所有航班总延误损失费用为首要排序标准,以先来先服务为第二排序标准,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的到达航班序列.同时,该算法也考虑了有后继任务的航班对到达航班序列的影响.基于该算法的GHP模型结合实际数据在实验仿真中取得了较好的效果,表明了该算法与模型的实用性与有效性.     

空中交通安全研究的综述及发展方向

本文就国内外空中交通安全问题的理论研究成果作了简要的回顾,分析了影响空中交通安全的一些重要影响因素,从各种研究理论中归纳出三种典型的方法,即ＣＳ法,ＴＩＳ法,Ｐ＆Ｓ法,并就这些研究方法进行了详细的分析,指出这些方法的优缺点,提出了空中交通安全研究未来的发展方向。     

基于排队论的装甲装备修理力量预测建模研究

通过对战损装甲装备维修过程特征的分析,引入了随机服务系统,建立了排队系统的模型,得到平均排队长和平均排队等待的时间等系统运行的指标,进而分析了修理机构的服务能力,提出时间-队长优化预测模型,预测装甲修理力量的规模,为装备保障机构确定修理力量的规模提供决策依据。     

基于预测风险最小化的模型选择理论与方法研究

阐述基于预测风险最小化的模型选择问题，提出基于经验风险最小化原则的模型选择一致收敛性定理，解决有限样本下利用经验风险来最小化预测风险的问题，并分析模型选择欠学习或过学习问题的根源，给出一种模型选择的次优迭代算法。最后通过具体实例验证上述理论和方法的可行性和优越性。     

基于气象因素的机场进离港延误预测

针对机场延误预测过程中难以提取延误传播时空特征、预测结果受天气扰动大的问题,提出了基于气象因素的时空图卷积网络(meteorology-based spatio-temporal graph convolutional networks, MSTGCN)机场延误预测模型。该模型使用图卷积神经网络(graph convolutional neural network, GCNN)与门控卷积神经网络(gated convolutional neural network, Gated CNN)挖掘机场延误的时空特征,同时加入气象特征提取模块对机场延误时间进行预测。实验结果表明,该模型在中短时预测上的表现均优于其他对比模型;相较于不考虑气象因素的模型,MSTGCN对未来1 h、4 h和12 h预测的平均绝对误差分别降低了7.03%,7.93%,11.54%,对预测结果起到了极大的修正作用。     

基于机器学习的计算机生成兵力行为建模研究综述

随着机器学习特别是深度学习技术的快速发展,采用学习方法辅助进行军用仿真中计算机生成兵力(Computer Generated Force,CGF)的行为建模,已成为克服传统有限状态机等基于知识工程方法面临的建模效率低,自适应差等问题的重要途径和发展方向.本文对采用机器学习进行CGF行为建模的应用现状、需求及发展趋势等若...     

模糊Petri网在飞机进近排序中的应用

介绍了发达国家正在研究的最后进近间隔工具(FAST)的排序思想,利用该排序思想,讨论了模糊控制和模糊Petri网排序理论在飞机进近中的具体应用,并进行了仿真。仿真结果表明,该方法能达到合理可行的排序结果,明显减少航班队列的延误。基于模糊Petri网的排序方法为解决空中交通管制系统的科学优化排序问题提供了较好的研究思路。     

城市交通仿真中的延误计算模型对比分析

论述了三种城市交通仿真(HCM2000、CORSIM软件、VISSIM软件)中的延误计算模型,在不同的交通流状态下,应用此三种延误计算模型进行了单点固定控制交叉口控制周期延误的仿真计算,并采用典型的美国城市交叉口实例进行了对比分析,得出以下结论:在交叉口接近饱和状态的情况下,HCM2000的延误计算模型得到的周期延误最小,在过饱和的情况下,HCM2000计算得到的周期延误最大.     

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...     

INTELLIGENT SIMULATION FOR ALTERNATIVES COMPARISON AND APPLICATION TO AIR TRAFFIC MANAGEMENT

1.Introduction Computer simulation technology has matured over the past decade and is now commonly used to evaluate large-scale real systems with complex stochastic behavior.Simulation allows one to more accurately specify a system through the use of logically complex,and often non-algebraic,variables and constraints.This capability compliments the inherent limitation of traditional optimization.However,the added flexibility often creates models that are computationally intractable.The effici…     

针对交叉流的组合冲突解脱策略

航路网络交叉处高密度交通形成的冲突是诱发管制员工作负荷的主要因素, 合理的冲突解脱策略可以降低对保护空域的需求. 针对典型2向交叉流结构, 在分析横向侧移冲突解脱策略优势与不足的基础上, 提出了更符合管制实际需求的基于2次航向改变的组合冲突解脱策略. 首先建立了不受空域约束的组合策略数学模型. 组合策略较横向侧移策略占用较少的机动缓冲空域. 进一步建立了受空域约束的组合策略数学模型, 通过仿真讨论了不同策略的空域资源可用率. 初始偏置角与航迹交叉角存在复杂制约关系, 其合理配置可缩小缓冲区范围, 增加空域资源可用率.     

不确定滞后系统的灰色预测神经元控制

针对不确定滞后系统建模和控制方面的困难,提出了利用神经网络对不确定滞后系统的滞后时间进行辨识,并在此基础上采用变步长灰色预测方法对不确定滞后系统的行为进行预测,同时结合单神经元控制器克服辨识误差、预测误差、系统干扰等不确定因素带来的影响,从而提高系统的自适应性。仿真结果表明,控制系统运行平稳,受不确定因素的影响较小,说明这种方法对于不确定的时变滞后系统具有良好的控制效果。     

DTHMM based delay modeling and prediction for networked control systems

In the forward channel of a networked control system (NCS), by defining the network states as a hidden Markov chain and quantizing the network-induced delays to a discrete sequence distributing over a finite time interval, the relation between the network states and the network-induced delays is modelled as a discrete-time hidden Markov model (DTHMM). The expectation maximization (EM) algorithm is introduced to derive the maximumlikelihood estimation (MLE) of the parameters of the DTHMM.Based on the derived DTHMM, the Viterbi algorithm is introduced to predict the controller-to-actuator (C-A) delay during the current sampling period. The simulation experiments demonstrate the effectiveness of the modelling and predicting methods proposed.     

单路口交通信号智能控制方法

应用模糊理论和机器学习方法，通过对到达车辆数目的模糊分类，将不同车辆数目到达情况下的信号控制决策方案以规则集的形式存储在知识库中，在交通信号控制过程中使用遗传算法对规则集进行改进．经过仿真实验，对该方法的控制效果与定时控制和感应控制进行了模拟比较，仿真实验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统控制方式。     

基于支持向量机的交通安全预测模型及仿真研究

分析了交通安全预测中指标和影响因子的选择,确定了指标体系和影响因子集合,利用支持向量机(svm)建立交通安全预测模型并进行实例仿真验证.将1953年-2006年全国交通安全相关样本数据分为训练集和测试集,通过训练SVM得到交通安全预测模型参数值,对测试集指标进行预测,计算预测误差,并与BP神经网络预测模型进行对比.仿真结果表明支持向量机建立的交通安全预测模型学习速度快,泛化能力强,有着比神经网络预测模型更高的运算速度与预测精度.     

基于航空信息网络的枢纽机场航班延误预测模型

航班延误一直是机场运营管理的一大难题,本研究报告面向区域多机场,重点针对机场集团内枢纽机场的航班延误问题,提出基于航空信息网络的航班延误预测模型NBFDM. 该模型不仅使用了航班自身的相关属性,并且还考虑了航空信息网 络内其他机场的因素对航班延误的影响. NBFDM模型首先提取航班本身的特征和该航班飞行前一段时间内航空信息网络的特征,然后使用PCA进行降维,对降维处理后的特征再使用SVR方法,得到非线性回归模型,用于预测航班的延误时间. 实验表明本研 究报告所提模型NBFDM相比仅使用航班自身属性的模型,对航班延误时间的预测误差降低约20%.     

新一代交通仿真技术综述

简要回顾了国内外交通仿真技术的发展历程,总结了新世纪以来新一代交通仿真技术的主要特点。然后,比较分析了当前主流交通仿真模型的特性,并对交通仿真应用程序接口、硬件在环和软件在环交通仿真、在线交通仿真等面向智能交通系统应用的高级仿真技术进行了深入解析。最后,根据我国交通仿真研究和应用的现状,在符合我国交通特性的基础仿真模型研究、交通仿真系统的开发模式、在线仿真技术的开发方法等方面提出了改进建议。

Abstract：

The historical course of traffic simulation in China and abroad was briefly reviewed firstly,and some major features of the new generation traffic simulation technology since 21st century were summarized then. Afterwards,the simulation model characteristics of some prevailing traffic simulation models were comparably analyzed,and several advanced traffic simulation techniques for ITS applications were expatiated,including traffic simulation API,hardware-in-the-loop traffic simulation,software-in-the-loop traffic simulation,online traffic simulation. Finally,based on the state-of-the-practice of traffic simulation in China,some suggestions were given on fundamental simulation modeling fitting for Chinese traffic characteristics,development modes of traffic simulation system,development methodologies of online traffic simulation,etc.