基于浮动车数据的城市交通状态估计研究

为了获取全面、准确的实时道路交通信息,提出了基于浮动车数据的交通状态估计的方法.对其中涉及的关键技术,如数据筛选、坐标转换、路径跟踪、道路匹配、交通状态评定等,提出了适合实时系统的实用算法和思路.并在北京市浮动车实际数据之上,编程模拟实现了北京市交通状态估计的原型系统,验证了该方法的有效性,为城市交通状态估计提供了可行...     

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.     

智能交通中动态OD矩阵估计研究概况

介绍了智能交通中动态OD矩阵估计的研究概况,将动态OD矩阵估计方法进行了分类,并分别进行了综述。同时指出了各自的缺点与不足,指明了以后的发展方向,以期后续工作在此基础上得到突破性进展。     

基于低频定点检测数据的交叉口交通状态估计

针对我国中小城市数据现状,提出了一种基于路中定点线圈低频(1/60Hz)检测数据的交叉口交通状态估计方法.该方法基于仿真数据,分析了不同环境变量组合条件下占有率、流量和交通状态的关系,并提出了基于线性拟合的交通状态分界线建立方法;又利用多元线性回归拟合出分界曲线各系数与环境变量的函数关系,用其估计一般条件下的交通状态.经过验证,本方法仿真环境和实证环境下的平均估计准确率分别达到80%和75%以上,且严重错误率均低于2.1%.     

交通状态可预测性量化方法

针对现有城市交通状态的可预测性缺乏有效量化分析方法这一问题,提出了基于熵的交通状态可预测性量化方法.首先,从静态可预测性出发,通过计算交通状态序列的熵得到对应的量化规律性,利用二元熵函数将该规律性转化为可预测性;然后,考虑到交通状态的可预测性会随着时间动态变化,通过瞬时熵实现了对特定时刻可预测性的量化计算;最后,分析了...     

动态中国实时交通预报系统的理论框架研究

本文提出了动态中国实时预报系统的基本理论框架。给出了需求仿真与供给仿真的基本原理以及状态估计的求解算法,并讨论了交通诱导的一致性问题,提出了相应的求解算法,为以后该系统的设计与开发奠定了坚实的理论基础。     

电力系统动态状态估计算法研究

为了提高电力系统动态状态估计的估计精度和收敛速度,引入一种解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波器(Mixed Kalman Particle Filter,MKPF)。该算法采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)与无迹卡尔曼滤波器(UKF)混合作为建议分布,得到一种更接近真实分布的近似表达式。仿真算例将MKPF与EKF和UKF进行了对比,比较结果证明在电力系统受到扰动之后,MKPF算法能够快速地收敛于真实值,且具有比EKF与UKF更高的估计精度和稳定性,达到了在线准确估计的要求。     

一种基于D—S证据理论的状态识别方法

通过距离函数求出待识别样本属于各类别的似然函数。对准识别和易识别错误的样本，通过新证据的引入，合成２批或多批证据下的似然函数，确定样本的类别，从而减少了非典型样本的误识率，提高了识别的正确率。     

加速福州市智能化交通的研究与应用

智能交通是国际交通发展的大趋势，本文通过对福州市交通现状的分析，提出福州智能交通发展思路，和福州未来智能化交通的发展方向。     

基于MAS的配电网三相状态估计

为了探索建立配电快速仿真与模拟(DFSM)并行分布式计算环境的有效方法,将Agent和多Agent系统(MAS)的理论和方法应用于DFSM的研究;并以基于支路电流的配电网三相状态估计(DSE)为具体的研究对象,提出了Agent的八元素实现结构描述框架;详细阐述了配电网的分割方法和有偏序关系的配电子网状态估计迭代计算算法;设计并实现了基于MAS的DSE并行分布式计算环境(masDSE).算例分析表明:在实验系统中,masDSE可以使计算效率至少提高50%.     

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。     

基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法

提出一种基于车辆方波脉冲时序图的交通流参数实时检测算法,克服了现有方法易受光线变化及天气影响、运算量大等缺陷,提高了实时交通流参数检测的准确率,为智能交通系统提供有力支撑。研究基于虚拟检测线,将交通监控视频降维处理为包含时间和空间信息的时空图,而后对时空图进行前景提取,生成二值化时空图的垂直投影,针对像素累积图设计了系统性去噪及车辆对象识别方法,进而生成车辆方波脉冲时序图,实时检测出车流量、车头时距、时间占有率、车辆速度并进行车辆分类。分析结果表明,所提出的方法能克服雨雪天气、夜晚光线等干扰,快速而准确地进行多车道交通流参数获取,计算负荷小,方法准确率高达97.32%,可满足智能交通系统对交通流参数检测实时性和精度的要求。     

一种权函数状态估计新算法

提出一种权函数电力系统状态估计算法，该方法将加权最小二乘法(WLS)和加权最小绝对值(WLAV)二者之优点综合于一体，在计算过程中以残差变化量作为加速因子，修正权函数，使迭代次数明显减少，加快了算法的计算速度。用IEEE-14节点验证了此方法的优越性。     

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.     

城市交通系统降维状态判别规则

城市交通流是一个复杂多变、非线性、非结构化、时空变化的随机大系统。目前常用的固定阈值评价方法无法全面判别交通系统运行状态。随着我国智能交通系统的建设规模不断扩大,急需寻找一种适合我国城市交通流混合现象严重的、符合交通流运动机理的交通状态判别模型。本文在研究混合交通流的多维交通状态变量的基础上,利用粗糙集理论,建立四维状态判别模型,通过数据离散和属性约简得到二维决策表,提出一种城市交通系统降维状态判别规则,并以实例说明其能够有效剔除系统冗余信息,提高挖掘规则的精度。     

分布式不敏卡尔曼滤波状态估计技术

在许多实际的分布式多传感器系统中,系统的动态或传感器的观测方程是非线性的.解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,通常采用的一种方法是分布式扩展卡尔曼滤波.但由于模型的线性化误差,EKF的滤波效果在很多情况下并不能令人满意.另外,在许多实际应用中,模型的线性化过程比较繁杂,而且也不容易得到.为了有效解决分布式多传感器非线性系统的状态估计问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波的状态估计技术.不敏卡尔曼滤波是最近提出的一种新的非线性滤波方法.由于不需要对非线性系统进行线性化,不敏卡尔曼滤波可以很容易地应用于非线性系统的状态估计,并且其性能也要优于扩展卡尔曼滤波.仿真结果说明分布式不敏卡尔曼滤波方法的性能要优于分布式扩展卡尔曼滤波方法.     

基于模糊着色Petri网的车辆行驶状态估计

车辆行驶状态的有效估计是改善综合交通运输效能的有效途径,针对车辆行驶过程数学模型难以准确建立,依据车辆的行驶状态流跟Petri离散并行系统的相似性,提出利用具有良好层次化和时序性特点的Petri网建立车辆行驶状态估计模型。分析影响车辆状态变化的影响因素,将车速、车辆质心侧偏角以及车辆横摆角速度作为描述车辆状态属性指标,并确定输入的论域以及隶属度函数,依据车辆运动状态的可控性和驾驶舒适性建立相应的模糊规则。最后,在CPNtool中构建车辆行驶状态估计模型,采集路车试验数据对模型进行训练与测试,结果表明,Petri网模型不仅能够以可视化方式充分展现车辆状态变化过程,且能够通过着色的库所变迁确定影响车辆状态发生的关键性因素,模型的估计结果逼近真实值。     

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。