基于TSK的车辆跟驰模型

为解决基于模糊推理的车辆跟驰模型在参数校准方面存在的问题,提出了基于TSK模型的车辆跟驰模型。对TSK模型在现实驾驶行为中的意义进行了分析,解释了子系统的工作点和线性方程的物理意义,为TSK模型在车辆跟驰中的深入应用奠定了基础。采用改进的基于遗传算法的TSK模型辨识方法,对分组中数据点不足的情况作了特别处理,通过GPS采集跑车实验数据,从实测数据构建并验证TSK模型。实验结果和理论分析吻合较好,表明TSK模型用于车辆跟驰模型的可行性。     

基于数据驱动的城市地下快速路跟驰行为模型构建

为了揭示地下快速路交通流的运行特性,利用驾驶模拟器获得的高精度车辆轨迹数据,针对地下快速路提出一种基于数据驱动方法的车辆跟驰模型,并对该模型进行了标定与验证。首先,根据上海市北横通道东段场景模型进行驾驶模拟实验以获取车辆跟驰数据;其次,选择了采用支持向量回归（SVR）方法建立车辆跟驰模型,对模型改进并引入了驾驶行为约束条件;最后,利用实验数据对改进过的SVR车辆跟驰模型进行了标定与验证。结果表明,考虑驾驶行为约束的支持向量回归车辆跟驰模型能很好地描述地下快速路中的车辆跟驰行为;该模型具有一定的可移植性,在其他地下快速路上也有较高的精度。建立的车辆跟驰模型可以量化地分析地下快速路中跟驰车辆间的相互作用,为进行交通仿真和风险研究提供基础。     

考虑侧向车换道影响的理论和数据组合驱动的车辆跟驰模型

为分析受侧向车辆换道影响下的目标车辆跟驰行为，结合多速度差理论跟驰模型和深度学习方法，提出了一种理论-数据组合驱动跟驰模型。首先考虑了跟驰车辆对于前向车辆和侧向车辆保持安全车距和受车辆速度差影响的特性，提出了双车道多速度差跟驰模型（FS-MAVD模型），并利用差分进化算法进行模型参数标定。构建了CNN-Bi-LSTM-Attention数据驱动车辆跟驰模型，利用卷积神经网络层（CNN）充分提取前向和侧向车辆交通特征，双向长短期记忆网络层（Bi-LSTM）考虑驾驶员记忆效应，注意力机制层（Attention）用于分配模型权重，并基于数据进行驾驶员记忆时长、模型训练批次和训练轮数参数的训练。考虑理论模型广泛适用性和数据驱动模型接近真实值且平滑的特点，采用最优加权法将两种模型进行组合预测。利用无人机拍摄的快速路车辆轨迹数据，建立跟驰行为样本集，对所建模型进行训练和测试，并与LSTM模型、Bi-LSTM模型、CNN-Bi-LSTM-Attention模型、FS-MAVD理论模型的预测效果进行对比，并分别比对不同模型对不同车辆的预测精度和误差。结果表明，本研究构建的组合模型在加速度预测精度达到9...     

微观交通流仿真跟车行为ANN模型研究

微观交通流研究中的车辆跟驰模型是交通仿真的一个基本模型,由于实际道路上驾驶员信息的获取困难,建立的车辆跟驰模型难以标定或验证.应用人工神经网络和五轮仪试验系统获取的城市道路车辆跟驰数据,建立了车辆跟驰行为的神经网络模拟模型.     

改进分子动力学的车辆跟驰模型

为了更好地研究复杂情况下的车辆跟驰特性,将车辆跟驰行为类比为分子在一维管道中相互作用的结果.已有的基于分子动力学的车辆跟驰模型利用需求安全间距和车道限速作为因素建立分子跟驰模型,忽略了车辆相对速度对驾驶员跟驰行为的影响,不符合真实的跟驰情况.因此,将车辆相对速度纳入模型结构中,建立分子相互作用势函数和壁面势函数,并据此构建改进分子动力学的车辆跟驰模型.用高精度车载定位仪器对车辆跟驰过程中的参数进行采集,利用遗传算法对模型参数进行标定并对模型进行分析,分别验证模型在不同跟驰状态下的准确性,并与改进前的分子跟驰模型进行对比.结果表明,改进的分子跟驰模型可以更有效地预测车辆的跟驰行为.     

基于多源数据融合的公交车辆跟驰模型

针对目前缺少公交车辆跟驰模型参数和单一数据采集方式无法获取完整车辆跟驰过程数据的问题,提出一种基于多源数据融合的公交车辆跟驰模型,采用实测数据进行参数标定和模型验证。通过移动GPS数据采集设备随车采集车辆的运动轨迹和无人机空中悬停俯拍采集公交车辆的停车间距,并进行数据融合处理得到完整过程的公交车辆跟驰行驶数据;通过引入均方误差指标来衡量实际测量值与模型仿真值之间的差异,将公交车辆跟驰模型的参数标定问题转化为一般优化求解问题;通过对实测数据进行统计分析,获取公交车辆的平均停车间距参数;采用粒子群优化算法对智能驾驶跟驰模型中的舒适制动减速度和加速度系数2个参数进行求解,得到模型的最优参数;将验证集中的实测数据与模型仿真值进行对比,对模型参数的效果进行验证,并以厦门快速公交走廊的车辆多编组运行控制为例,对跟驰模型的效果进行进一步的验证,其中头车采用速度优化模型进行控制,跟随车辆则采用上述标定的公交车辆跟驰模型进行控制。研究结果表明：公交车辆跟驰模型生成的数据曲线与实测数据曲线基本一致,跟随车辆与头车在路段上行驶和车辆进出站2个阶段的运动轨迹曲线基本一致,符合车辆跟驰模型的跟随性,进一步证明了...     

微观车辆仿真模型分类对比研究

车辆跟驰模型是微观交通流仿真的一个基本模型，它是构成许多重要研究领域的基石．把车辆跟驰模型分为基于交通工程的跟驰模型和基于交通心理学的跟驰模型以及基于二结合观点的跟驰模型．从交通工程、交通心理学及二相结合的角度对几个常见的车辆跟驰模型进行了比较研究，介绍了各车辆跟驰模型的建模原理以及它们各自的特点，重点阐述了它们在微观交通模拟中的应用．     

基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型

针对由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型的问题,应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型,改进了基于最近邻聚类的网络学习算法,并利用跟驰数据对模型进行了验证.结果表明,该网络模型与多层前馈网络模型相比,结构简单,训练时间短,精度高,适宜在线进行实时预测.     

应用五轮仪采集车辆跟驰过程描述参数

车辆跟驰模型是微观交通流模拟的一个基本模型 ,用来分析和描述在无法超车的同一车道上一辆车 (驾驶员 )跟随另一辆车的方式 .由于过去的实验数据主要是由两实验车在实验跑道上作跟驰运行或由驾驶员操纵驾驶模拟台获得的 ,难以获取实际道路上驾驶员的信息 ,建立的车辆跟驰模型难以标定或验证 .所介绍的应用五轮仪实验获取、处理和分析车辆跟驰过程描述参数的途径 ,为今后车辆跟驰模型的标定与验证提供了一条新的实验途径 .     

信号交叉口左转车辆跟驰行为建模

跟驰模型是交通流理论的核心内容之一,但左转车辆在交叉口转弯过程中跟驰行为的特征表现,尚缺少基于实际数据的深入研究。针对这个问题,设计了信号交叉口左转车辆跟驰实验,基于高精度全球定位系统(global positioning system,GPS)和移动地理信息系统采集车辆跟驰行为相关数据,分析了信号交叉口不同转弯半径下左转车辆跟驰速度时变规律及分布本征。在全速度差(full velocity difference,FVD)跟驰模型的基础上,考虑跟驰车驾驶员对前导车加、减速反应的非对称性,构建了改进的全速度差模型,并采用遗传算法对模型进行了参数标定。最后,以跟驰车加速度为检验指标,利用实测数据对改进的全速度差模型加、减速度过程的准确性进行了分析与评价。结果表明:信号交叉口左转跟驰车辆的平均运行速度与转弯半径成正相关;在不同转弯半径下跟驰车速度出现频数最高的数值随着转弯半径的增大而增大;改进的全速度差模型,能更好地描述交叉口左转车辆跟驰过程,驾驶员对前导车减速行为的反应比对加速行为的更强烈。     

DPFT模型与RLS模型结合的实时预报模型

本文介绍了一个由法国首先提出的降雨径流流域模型,该模型把以转移函数一阶差分(DPFT)为基础的降雨径流模型与以渐消记忆递推最小二乘法(RLS)实现参数实时估计的自回归滑动平均模型结合在一起,前者用于上游子流域或支流流域:后者用于子流域以下.本文在DPFT参数计算上与原模型有所不同,经试验效果是好的.文中还用国内资料作了一个DPFT模型的算例,模拟精度是较高的.     

非参数回归模型的模型检验

在此考虑非参数回归模型的模型检验问题．基于Plug-in经验似然方法。构造经验似然比检验统计量．证明其满足Wilks’现象,而得到了一定显著性水平的拒绝域,最后通过数据模拟。讨论了其检验功效．     

XML模型到关系模型的映射

针对XML数据与关系数据在静态数据转换方面存在的问题,创建一个描述XML的XML model(XML模型).使用XML model和ER模型分别表示XML模式和关系模式,并分析模型间的映射关系,建立XML模式与关系模式的映射框架;给出从XML模式到关系模式的映射算法,应用该算法可以将XML数据转化为关系数据.     

夸克-胶子等离子体模型与三火球模型

对比夸克—胶子等离子体模型与三火球模型物理图象的异同,以ＱＣＤ袋模型和统计流体力学模型的计算值对应三火球模型中重要参数及快度窗口粒子分布和多重数分布．     

线模型到面模型的转换

该文在传统线模型的基础上,建立了新的线—面混合模型,并通过对混合模型的自动消隐,实现线模型的消隐。所提算法均已在IBM/PC机上用TURBO PASCAL语言实现。     

一种基于灰色模型和机理模型集成的质量预测模型及其应用

针对长流程工业过程中产品质量难以实时检测且不易实现优化控制的难题,通过对生产数据特性和质量预测要求的分析,提出了一种基于GM(1,1)灰色模型和机理模型集成的质量预测模型.首先根据过程机理知识建立了粗糙质量预测模型;然后运用灰色预测中的残差辨识理论,用机理预测模型的残差时间序列建立残差GM(1,1)模型,其预测结果补偿机理模型的预测值.验证结果表明,该质量预测模型能获得较理想的质量预测精度,其应用可使产品质量得到显著的提高.     

从关系模式到网状模式

提出了一个在一般的概念下将关系式数据模式转换成网状数据模式的方法以及对生成的网状结构进行优化的几种方案,并根据图论方法导出结点的优化次序,提出了一个空间节约率决策函数,以决定多种优化方法的取舍。     

Vassicek模型下的风险模型

风险模型里加入利率,是基于货币的时间价值.从长期来看,利率不是固定的,而是一个随机变量.考虑一种具有随机利率的风险模型.随机利率的未来取值依赖于利率当前值,且具有均值回复的特点,故对随机利率采取Vassicek模型.通过分析带有此类随机利率的风险模型,得到利息力的联合分布、总索赔额的期望和方差的表达式.依据这些结果,可以得到未来收益和风险的更精确估计,对保险公司产品的制定具有参考意义.     

Ramsauer模型与球型光学模型的比较

Ramsauser模型[1]是计算中子全截面的经验模型,根据Ramsauser模型计算27-Co-59,41-Nb-93,83-Bi-209,五个核的中子全截面.APMN[2]程序中的球型光学模型是理论模型,通过它再次计算27-Co-59的中子全截面,然后两种模型进行比较,并对两种模型的计算结果做出分析结果.     

RE模型和AEG模型估值研究

对剩余收益模型(RE)和异常收益模型(AEG)在我国证券市场上的适用性进行了研究。首先对这两个模型进行了比较分析,然后根据分析师对北京银行的财务预测,用模型对其流通股价值进行了评估,并做了敏感性分析。在不考虑未来出现相关新信息的假设下,得出其在不同情景下的价值区间和相应的杠杆远期市盈率和杠杆市净率。`