基于神经网络的交通状态模糊判别方法

针对交通流的特点,建立了基于神经网络的交通状态模糊判别方法.综合考虑检测器采集的流量、速度和占有率信息,采用三个模糊规则进行推理,利用具有模糊输出的BP神经网络对交通状态进行评价.利用虎门连升路采集的交通信息对算法进行了验证.研究表明,该方法具有较强的自学习、自组织和自适应能力,不仅可以确定交通的状态,而且可以识别出属于该状态的程度,使判别结果更加具体,为交通状态的判别提供了一种新思路.     

基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法

为准确地对交通流状态进行辨识,进而支持交通流实时诱导系统有效运行,结合速度、流量与车道占有率3种交通流参数,将贝叶斯网络用于交通流状态辨识,提出了基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法. 利用英国南安普敦市的实际数据对上述方法进行了仿真验证. 验证结果表明,利用动态贝叶斯交通流状态辨识方法可以更加准确地判别出交通流所处的运行状态,这为智能交通系统,特别是交通流实时诱导系统,提供了一定的理论支持.      

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同.本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数.根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据,进行了对个别路段的状态评估.实证分析结果表明:在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数:基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据.     

城市环路交通状态自适应判别方法

针对城市环路交通拥挤问题,提出基于模糊C均值聚类与灰色聚类的交通状态自适应判别算法.首先运用模糊C均值聚类对交通状态边界进行划分,得到各个交通状态的门阀值,进而利用灰色聚类模型对交通状态进行判别,避免聚类方法容易陷入局部最优解的问题,同时减少灰色聚类参数设定的主观性.通过对福州二环路实测交通流数据的计算分析表明,不同路段的交通状态存在显著差异,城市环路交通状态自适应判别方法能够较好地针对不同路段判别交通状态.     

交通流状态辨识系统集成研究

交通流状态辨识是智能运输系统,尤其是其先进的交通管理系统和先进的出行者信息系统研究的一项重要内容。对道路交通流状态进行分析研究,深入挖掘交通流动态信息,及时、准确地辨识未来和实时交通流状况,是制定正确诱导和控制措施的一个重要前提。根据我国制定的"国家智能运输系统体系框架",以动态交通管理为基本思想,构建了交通流状态辨识系统框架。介绍了在交通流状态辨识中所采用的一些新技术,利用实测数据以及交通仿真系统VISSIM的模拟数据分别对所建立的算法进行验证,结果表明本文所建立的算法和模型具有较好的性能,为交通流状态辨识提供了新的研究方法。     

基于熵理论的城市主-支路交汇处交通状态判别

本文通过城市道路交通系统和热力学系统的对比,将热力学的基本理论———熵运用到交通流领域,并在交通流流体理论的基础上建立了熵产生模型。分析确定指定状态时注入的负熵及其意义,建立了主－支路交汇处交通系统的总熵模型,从而得到交通状态判别熵模型和需要注入负熵的条件。研究结果表明,熵值越小,道路服务水平越高。     

基于熵理论的城市主-支路交汇处交通状态判别

本文通过城市道路交通系统和热力学系统的对比,将热力学的基本理论——熵运用到交通流领域,并在交通流流体理论的基础上建立了熵产生模型。分析确定指定状态时注入的负熵及其意义,建立了主-支路交汇处交通系统的总熵模型,从而得到交通状态判别熵模型和需要注入负熵的条件。研究结果表明,熵值越小,道路服务水平越高。     

基于FCM快速路交通状态判别加权指数研究

加权指数m是影响模糊C名)值聚类(fuzzy Cleans,FCM)的一个关键参数,为提高快速路交通状态模糊判別性能,针对m取值的问题提出了一种兼顾算法判別精度和聚类效果的优选方法。该方法以流量、速度为交通状态评价参数在不同加权指数m和样本量n下进行聚类分析,从算法判別精度、类内间距、类间间距、目标函数收敛性四个方面对m的最优取值进行了深入研究。以某市快速路为例別用MATLAB模糊逻辑工具箱分析实验数据的隶属度和聚类中心,以上四个方面在n×m种组合情形下综合分析,得出快速路交通状态模糊判別m的最优取值,并进一步验证了该方法的可行性。实验结果表明,以流量、速度为状态评价参数的快速路交通状态模糊判別加权指数m的最佳取值为2.25。     

基于GA-Elman神经网络的交通流短时预测方法

以单断面的交通流量为研究对象,采用动态Elman神经网络进行短时交通流量的预测,提出一种基于GA-Elman神经网络的交通流短时预测方法.该方法通过遗传算法优化Elman神经网络的权值和阈值,克服了Elman神经网络易陷入局部最小的缺陷,同时提高了Elman神经网络的泛化能力和预测精度.实验仿真表明,本文方法可用于城市快速路上预测实时交通流量,预测效果优于Elman、GA-BP预测模型.     

Traffic Signals Control with Adaptive Fuzzy Controller in Urban Road Network

An adaptive fuzzy logic controller （AFC） is presented for the signal control of the urban traffic network. The AFC is composed of the signal control system-oriented control level and the signal controller-oriented fuzzy rules regulation level. The control level decides the signal timings in an intersection with a fuzzy logic controller. The regulation level optimizes the fuzzy rules by the Adaptive Rule Module in AFC according to both the system performance index in current control period and the traffic flows in the last one. Consequently the system performances are improved. A weight coefficient controller （WCC） is also developed to describe the interactions of traffic flow among the adjacent intersections. So the AFC combined with the WCC can be applied in a road network for signal timings. Simulations of the AFC on a real traffic scenario have been conducted. Simulation results indicate that the adaptive controller for traffic control shows better performance than the actuated one.     

基于交通噪声分析的交通流状态识别方法

车辆行驶时的声音主要由发动机噪声、轮胎噪声、空气涡流噪声、排气噪声组成,多个车辆构成的交通噪声取决于道路的交通流状态.在分析现有交通状态识别方法和车辆声音特性的基础上提出了一种利用交通噪声的交通状态识别方法.按照车速将交通流分为自由流、饱和流和交通拥堵3种状态,对不同交通流状态下的交通噪声信号进行谱分析,以归一化的峰值频率作为特征,用支持向量机对不同的交通流状态进行识别.试验结果表明,通过交通噪声能够正确识别不同的交通流状态,具有较高的识别精度.     

基于交通信息提取的区域交通状态判别方法

为了准确判别区域路网的交通状态,提出了基于交通信息提取的区域交通状态判别方法．在分析区域路网交通流宏观特性的基础上,结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,提出区域交通状态判别指标体系,并基于可拓学建立了区域交通状态判别模型．以一个主干道区域路网为例,验证了路网交通状态判别方法的有效性．该交通状态判别方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供了基础信息．     

一种用于道路交通的无线传感网拓扑结构

无线传感器网络在道路交通监控中的应用日益广泛.在公路带上形成无线传感器网络拓扑结构时,传统的做法是将结点随机放置在公路带上,这种做法不仅消耗了大量结点能量,且降低了整个网络的吞吐量.本研究提出了一种新的用于道路交通的无线传感网拓扑结构.该拓扑结构采用了新的数据帧传输格式和线形置放策略,从而可减少网络负载量和冗余信息的传输.仿真结果表明,该策略可以节省结点的能耗,有效延长网络的生存时间,提高网络的吞吐量.     

基于Elman神经网络的交通流量预测方法

交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.     

基于神经网络算法的公路货运量预测方法

以陕西省为例,运用灰色关联分析法确定公路货运量的影响因素分别为地区生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值、工业增加值、人均地区生产总值、全社会固定资产投资和社会消费品零售总额.将所确定的因素作为公路货运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路货运量预测模型,并对模型进行应用测试.结果表明:该模型具有较高的精度,最大误差为5.3%,可以提高公路货运量预测的准确度,为我国公路货运量的预测研究提供方法支撑.     

基于信息增益的网络流量特征采集分析系统

随着Internet宽带网络应用的高速发展,其承载的业务越来越复杂,尤其是P2P应用占用了大量带宽,网络带宽扩充总是难以满足用户带宽需求不断上升的要求,如何远程监测网络流量并合理优化带宽分布成网络优化的关键技术。传统网管系统难以满足远程网络流量特征实时分析的需求,基于网络流量特征信息熵理论,建立了一种新的基于信息增益的远程网络流量特征采集系统。实验结果表明,该方法可以有效提高流量特征采集效率,实现远程流量特征的实时分析。     

基于混沌神经网络的交通事故损失预测

文章应用混沌方法对交通事故损失时间序列进行处理，计算出最大Lyapunov指数，得到最大可预报时间尺度，在此基础上，建立人工神经网络预测混沌时间序列的模型。最后运用该方法对我国交通事故损失进行了预测分析。     

交通拥堵情况下一种基于模糊神经网络的路径选择方案

在确立了交通拥堵情况下路径选择指标体系的基础上,建立了基于模糊神经网络的交通拥堵路径评估模型。该网络具有五个因子输入,一个衡量路径花费时间的输出,总共三层的结构,且输入层具有对输入参数进行模糊化的能力。利用实际样本数据进行实证分析,训练结果表明网络预测误差小。     

专适用于城市道路网络的交通均衡分配算法

已有的均衡分配理论中的阻抗公式不包含车流在交叉口的延误，其研究成果并不真正适用于城市道路网络．在基于新的交叉口分流向延误的最短路径算法和均衡分配模型上，探讨了专适用于城市道路网络的交通均衡分配算法，证明了模型的目标函数是凸函数．该算法采用Frank-Wolfe算法的思路设计．最后，给出了计算实例．