基于MSC-51单片机交通灯控制系统的研究

本系统采用MSC-51系列单片机ATSC51和可编程并行I/O接口芯片8255A为中心器件来设计交通灯控制器,实现了能根据实际车流量通过8051芯片的P1口设置红、绿灯燃亮时间的功能;车辆闯红灯报警;绿灯时间可检测车流量并可通过双位数码管显示。     

交通网络最大流关键边

在交通运输中,交通管理部门总是期望运输网络中的车辆按最大流运行。然而因各种突发事件(交通事故、自然灾害等)造成道路中断的现象普遍存在,此时,原网络最大流一般就不能达到,因而,产生交通堵塞,影响交通网络的使用效率。为了解决这个问题,本文提出了某一边突然中断的交通网络最大流的关键边问题,给出了相应的求解算法,并分析了其时间复杂性,然后结合实际交通网络给出算例,最后指出这对提高交通网络使用效率具有实际意义。     

基于驾驶员眼动分析的事故多发点改造方案评价方法研究

对事故多发点进行改造是减少事故的发生、增强交通安全的重要措施。其中增加标志标线等交通安全设施是常见的改造方式。由于驾驶行为是影响交通安全的重要因素,因此有必要从驾驶员角度对改造效进行评价。研究了某二级公路的事故多发点特点。在现场实验的基础上结合驾驶员眼动注视点的特征分析,分别从驾驶员注视特征、运营速度、改造前后的事故分析,综合评价事故多发点的改造效果。同时分析驾驶员负荷特征,为未来事故多发点的安全改造方案提出可行建议。     

特长隧道群出入口段驾驶员瞳孔大小变化规律

山区高速公路特长隧道群出入口段是行车风险较高的路段,隧道出入口段的"黑白洞效应"对驾驶员的视觉影响显著,为了研究该路段的驾驶员瞳孔大小随着与隧道洞口距离的变化情况,通过实车试验采集了10名男性驾驶员在雅康高速公路喇叭河隧道群路段行驶的瞳孔直径数据,分析了该隧道群路段各个隧道出入口的驾驶员瞳孔直径大小变化数据,采用统计检验和多元线性模型的方法得到了隧道群路段隧道出入口的驾驶员瞳孔直径预测模型。试验表明:在隧道群不同隧道的入口段,驾驶员瞳孔直径呈现后倾向"W形"波动趋势,在出口段则呈现后倾向"M形"波动趋势,在隧道前后的基本路段,驾驶员瞳孔直径处于2.8～3.5 mm,适应隧道内暗环境后驾驶员瞳孔直径则维持在4.0～5.0 mm。全覆盖设置遮光棚洞时,有利于短间距相邻隧道的平稳过渡,减小了驾驶员明暗适应过程中心理负荷波动程度。     

EMME／2与AIMSUN2微观模拟器的接口

微观交通模拟是一种交通分析工具,它在通路网络中能提供一个交通动态的详细图形,可用于交通分析和交通系统的设计．目前的实践已经证明它也常被用作交通规划研究中的一个工具,为子网络作出决策提供一个良好的动态依据．将一个分配结果的数据输入到一个微观模拟器中,可以成为某些情形下提供所需要的缺省的输入数据的一个方法．为了将基于EMME／2的宏现方法和基于AIMSUN的微观方法连接起来,发展了一些特殊方法,这些方法已经在实际项目中被试验过．本文介绍了这个方法,以及基于此方法在EMME／2和AIMSUN之间接口的设计和执行的最新进展,并对一些应用结果进行了讨论．     

基于粒子群优化算法的交通数据流聚类分析

针对交通数据流聚类分析过程中生成顺序的不确定性,提出了采用基于网格和密度的D-Stream算法对交通数据流进行聚类分析,并将粒子群优化算法引入聚类过程,从而对数据流聚类分析方法进行了改进,使数据聚类能够根据本身的密度极大值有序生成,增强了用户对聚类过程的控制能力.通过昆明市实测交通数据流进行聚类分析,得到了能够反映交通状况不同特征的聚类结果和动态的控制策略,并对交通数据流的相关研究工作提供决策支持.     

IP流量规划对网络延迟性能的影响

IP流量规划 (TrafficEngineering,TE)基于多路径路由优化网络的流量级、资源级的性能。由于数据流的不同数据包沿不同路径到达目标结点 ,TE动态优化使数据流的服务质量 (QualityofService ,QoS)参数延迟、延迟抖动等具有不确定性。对此 ,研究了TE选择多路径和分割数据流对延迟等的影响 ,结果说明 :TE能改善网络延迟性能     

机场群一体化运行： 集成进离场与场面运行技术研究综述

近年来,中国民航持续高速发展,预计“十四五”末期中国民航运输机场数量将达到270个以上,逐步实现运输机场网络化覆盖。然而,由于机场之间空间分布过于密集而形成的机场集群式效应,造成邻近空域之间存在着复杂的耦合作用关系,若不能在空间和时间上对机场群内各资源进行充分解耦,则难以提升整体运行安全和效率。当前运行优化技术主要侧重于各自局部单一资源的优化,并没有统筹考虑内部跨区域的约束条件以及跨业务的运行环境,因此仅能得到局部最优化管制策略。为解决机场群全局集中式运行协同规划的实际需求,对集成进离场与场面运行(integrated arrival and departure and surface operations, IADS)技术展开综述。首先,从进场、离场和场面局部运行优化技术出发,分析中外研究近况并指明现存问题及研究局限;其次,创新性地对集成进离场与场面运行概念与技术总-分结构进行阐述,系统性说明IADS内在成分和逻辑关联;最后,分别从宏-微观尺度详细描述IADS所涉及的联合进场-离场调度排序问题、机场场面运行管理问题、进-离场航线选择问题以及基于时间的过点时序管控问题的算法框架和模型,...     

高速公路桥梁临界结冰风险驾驶行为分析

桥梁是高速公路运行的关键节点,桥面与路面连接特殊的构造特征致使其结冰存在临界点,因此存在的较大的运行风险。为研究路桥连接处临界条件下车辆运行安全状态,对提升高速公路交通安全水平具有重要的意义。论文针对桥梁结冰且路基段未结冰的临界状态下高速公路运行风险行为的问题,研究依托气象环境模拟实验系,对干燥路面、小雪路面、薄冰路面3种路面在临界状态下的摩擦系数进行测定。基于不同路面状态摩擦系数并结合驾驶模拟实验系统,采集平均速度、纵向加速度、横向加速度、方向盘转角4个指标的驶行为数据。结果表明在3种不同临界状态路桥连接处的驾驶行为变化规律特征显著不同,并通过功效系数法计算路桥连接处3中路面状态下的驾驶风险值,可见路桥连接处的临界状态具有较高的风险水平。     

基于深度学习的城市区域短时交通拥堵预测算法

城市的交通拥堵已经成为了各个城市中的普遍现象,严重影响了城市日常交通以及人们的出行。针对城市区域交通流的研究与分析,本文为了准确的对城市交通状态进行预测,通过网格划分的方法,把城市区域划分为多个区域,根据城市交通数据流的时空特征,提出了一种基于深度学习的城市交通拥堵预测模型（CS-Transformer）。该模型通过使用卷积神经网络(CNN)提取基于网格划分的城市区域交通数据的空间特征,然后采用全连接神经网络增强模型的表达能力,再通过相似性位置编码机制(SPEM)把位置信息加入交通数据中,最后运用Transformer网络捕捉交通数据的时间依赖特征。用成都市出租车GPS数据对模型进行验证,结果表明该模型预测结果优于卷积神经网络（CNN）、Transformer和CNN-Transformer等模型,以均方误差（MSE）为评价指标,将测试集中交通路网的平均预测精度分别提高了 19.6%、26.3%和10%。