基于贝叶斯网络的停车收费政策评价

应用K2算法和贝叶斯参数估计方法,进行了贝叶斯网络的结构和参数学习,建立了停车行为分析的贝叶斯网络。应用连接树传播算法推断停车费率影响下的停车开始时间、停车时长和停车场类型等选择行为的变化,预测停车收费政策的实施效果,评价政策的可行性.结果表明:随着停车费率的提高,停车者更趋向于选择短时间停车;对不同时段和不同停车场类型实施不均衡收费制度,即高峰停车费率大于非高峰停车费率,路内停车费率大于路外停车费率,可以促使停车者选择非高峰时段停车和路外停车.     

宽带无线接入网的成比例带宽分配

为了改进亏空公平优先队列算法,提出一种成比例带宽分配算法.基站将服务连接的带宽请求按照优先级排队,根据服务质量参数先分配部分带宽,超出的请求基于子站总请求带宽的大小成比例分配给服务连接.仿真采用2维离散时间Markov调制Poisson过程的模型产生实时轮询服务和非实时轮询服务连接的数据源.与亏空公平优先队列算法相比,该算法不仅满足各类服务连接的服务质量要求,而且改善子站总的吞吐量和流量突发增加的问题.该算法还提高了子站间及不同优先级服务连接间的公平性.     

基于小波-ELM神经网络的短期停车泊位预测

采用小波变换与极限学习机(ELM)相结合的方法对短时空余停车泊位进行预测.首先通过小波函数对有效停车泊位时间序列进行小波分解和重构;然后用ELM对分解后所得的各时间序列进行预测;最后对各神经网络的预测结果进行合成,得到最终的预测结果.预测实例结果表明,该方法缩短了训练时间,提高了预测结果.     

基于相空间重构及Elman网络的停车泊位数据预测

针对停车诱导系统（PGIS）中短时空余停车泊位时间序列数据预测问题，提出应用相空间重构与Elman神经网络相结合的方法来进行预测．首先分析了相空间重构的技术原理，在此基础上导出时间序列预测模型，并以Elman神经网络训练模拟该模型．介绍了相空间重构与Elman神经网络相结合的预测方法的具体实现过程与步骤，提出了短时空余停车泊位数据的预测效果评价指标．通过预测实例表明，该方法用于停车诱导系统中短时空余停车泊位数据的预测具有较好的预测准确性和有效性．     

面向精细化管理的停车需求短时预测

停车诱导系统(PGS)是缓解交通拥堵的有效办法,但停车需求短时精准预测作为空余车位发布的关键技术并没有得到有效解决。利用停车需求时变特征曲线的线型稳定性,以及在周内各工作日间的振幅的显著差异性对数据进行分组,采用不仅具备记忆时间序列数据能力,同时有着更简洁的逻辑门控制结构的GRU(gated recurrent unit)模型对停车需求进行短时精准预测,发现相比于传统神经网络以及ARIMA模型,在考虑停车需求周内日间差异性并对数据进行分组后的GRU模型能提供更高的预测精度。     

停车诱导可变信息板选址的优化模型

为解决停车诱导信息系统(PGIS)中可变停车诱导信息显示板的选址优化问题,以诱导量最大为优化目标,建立了优化模型.考虑了可变信息显示板总数约束、单交叉口信息板个数约束、所有停车场均有至少一次被诱导的条件约束及可变信息板设置的疏密程度约束.采用遗传算法对模型进行优化求解,并以一个仿真示例对模型构造及求解过程进行阐述.结果表明,该模型可直接用于停车诱导系统设计中,合理确定可变信息板在路网中的最佳位置.     

基于生成率的城市中心区域停车需求预测研究

在生成率模型的基础上,引入区位因子,建立一种适合城市中心区域的停车需求预测模型。通过在上海市江湾五角场城市副中心停车规划中的实际运用,该模型在预测变化较大的城市中心区域的停车需求时,可以较好地避免传统方法中的一些不足。     

平顶山市中心区停车需求预测研究

本文针对平顶山市中心区停车难问题,通过停车现状调查,结合停车小区划分状况,采用以交通量—停车需求模型为主静态交通发生率模型检验相结合的方法,进行规划年平顶山市停车需求预测。两种预测结果吻合程度较好,实现了中心区停车需求的准确预测。     

交叉路口信号灯周期和绿信比的优化

本文推导了欠饱和交叉路口延误及停车次数的表达式。以延误及停车次数的加权和为目标函数给出了周期和绿信比同时优化的方法。     

基于路径负载均衡的一种避免路径失效算法

理论上证明了采用路径负载均衡技术对于提高系统可用性是有效的,提出了一种可避免失效路径的动态路径负载均衡算法.该算法结合路径等待队列长度和响应时间对路径权值进行动态调整,实时调整负载分配,提高路径带宽利用率.同时还可以实时监测路径的通断情况,屏蔽错误路径,进一步延长系统平均无故障时间,有效提高系统可用性.最后用仿真实验验证了该算法的正确性.     

一种基于视频的停车场车位监控算法

提出了一种基于视频的停车场车位监控算法。用户通过鼠标操作标定车位位置。监控算法基于以下三种判据：判据一是差影的均方值,可反映车位占用状态变化事件的发生;判据二是差影的方差,判据三是前景与背景比值的方差,通过判据二、判据三可以排除干扰、确认车位状态变化。当三个判据数值稳定时,更新车位背景。实验表明：该算法能够快速、准确地反映车位状态变化,易于实现。     

基于ARM嵌入式系统的空闲车位检测方法

针对室外停车场,给出一种摄像头检测空车位的方案。基于最大后验概率的意义,将车位状态组合问题转变为最短网络路径的求解,给出了求解该网络最短路径的快速算法。通过内嵌ARM11系统的智能摄像头进行图像拍摄和车位检测算法的快速运算,实时检测车位状态,然后,把检测结果传送到服务器。基于C/S网络模型,用户可以从计算机终端和液晶屏观察和查询车位信息。实验表明,该系统可以方便地用于准确检测空闲车位,同时,实现停车场的信息管理。     

基于边缘编组的车位线检测方法

针对自动泊车系统中检测车位线的问题,提出基于边缘编组的车位线检测方法。首先对图像进行预处理,并对传统Canny边缘检测算子改进,增加45°和135°方向模板计算梯度幅值和方向,降低噪声干扰并提高图像质量;接着,对边缘图像进行8邻域搜索并聚类分组,剔除较短直线、解决过连接问题;最后利用各边缘组内相邻两像素点梯度方向差分剔除非车位线特征的边缘组,通过对每个边缘组做随机Hough变换,并利用先验知识和最小二乘法拟合得到车位线。实验结果表明,该算法相对于传统Hough变换可以在不同情形下准确检测到车位线,并且具有较好的实时性。     

地下车库灯光智能控制系统

传统的地下车库照明主要采用人工控制方式,通常是让大部分灯具保持长久照明,这种方式极大地浪费了电能。针对以上问题,设计一种地下车库灯光智能控制系统。该系统在对车库环境合理建模的基础上,通过采用一种新型的智能灯光控制器,利用经典的A*搜索算法,结合已有的车牌识别技术,不仅能够合理控制车库内的照明,避免长明灯现象,还能利用灯光对车库内车辆到达指定位置进行导航。本文对一个具体车库实例利用A*搜索算法进行了从入口到指定车位的路径计算,并做了仿真演示,结果表明本系统运行可靠,节能实用。     

一种基于环视相机的自动泊车方法

针对泊车摄像头视场有限的问题,提出了一种基于环视相机的自动泊车方法.采用4个鱼眼摄像头,构建了一种环绕车身360°的实时视觉泊车辅助系统,用于停车位的实时检测和识别.首先,运用多项式鱼眼校正模型校正失真图像,用Levenberg-Marquardt算法求得最优的缝隙拼接方向并合成环视图;其次,采用Radon变换提取停车位特征识别停车位;最后,使用基于双圆弧的路径规划算法和基于预瞄点的改进PID路径跟踪算法,实现自动泊车.实验表明,该方法具有较高的检测精度和鲁棒性.     

基于ZigBee的无线传感器网络在大型停车场中的应用

基于ZigBee技术,提出了在大型停车场中组建无线传感器网络的一种构建方法.通过无线传感网络和车牌识别系统相结合,能够方便、迅速的管理车位和引导停车,实时采集车辆信息,将防盗、消防、报警相结合.能对车辆来源复杂的大型停车场实现有效管理.     

基于神经网络的交通流的预测

在简要介绍智能系统中交通流的实时检测设备的基础上 ,为满足交通流诱导系统的理论需要 ,建立了实时交通流量神经网络预测模型。该模型为交通流诱导系统提供了预测交通状况的一种很好的方法     

基于信息素优化蚁群算法下的停车场系统设计

针对传统停车场管理系统人工成本高、管理难度大的问题,提出了一种基于信息素优化蚁群算法(Ant Colony Algorithm)的停车场系统;该系统以STM32作为主控制器,终端节点负责数据收集,利用NB-IoT实现数据上传,采用手机APP和云平台对终端节点远程监控,采用粒子群算法为蚁群算法提供迭代初期值指导后,增强了...     

一类自主移动小车的停车控制方法

针对港口集装箱运输的自主移动小车(AGV)存在正常工作模式和停车模式的特点,提出了一种新的停车控制方法:从AGV的当前位置到待泊车位间规划出一条最佳行驶路径,然后用模糊逻辑控制(FLC)AGV按规划路径行驶;并用遗传算法对FLC隶属度函数中的参数进行优化.仿真结果表明该方法可行有效.