基于系统动力学的车辆追尾事故仿真分析模型

利用系统动力学理论构建了车辆追尾事故的仿真分析模型.该模型充分考虑了驾驶员的信息处理过程,反映了从感知信息到反应动作的时间延迟,跟驰车辆可以根据前车车速变化、自身的期望车距对自身车速和车距进行调整,利用前后两车车速比、实际车距与安全车距比计算追尾事故发生风险.最后以驾驶员感知反应时间为例,对不同感知反应时间下的追尾事故风险进行了仿真分析.该模型提供了一种道路交通事故致因的机理分析方法.     

拥挤交通流交织区车道变换行为仿真

拥挤交通流交织区交通运行特征表现为频繁的车道变换和冒险型的驾驶行为,目前广为使用的仿真模型在进行交织区拥挤车辆模拟分析时一般需经过复杂的参数标定过程.研究从分析拥挤状况的交织区运行行为特性出发,利用多智能体建模的优势,在传统的强制性车道变换模型中引入换道t"协作"机制、换道冲突"协商"机制,建立了相应的仿真模型 TESS.然后以上海市快速路系统两处交织区汇入汇出仿真为例,根据实测结果和成熟仿真系统ⅥSSIM、PARAMICS的实验比较分析,验证了仿真模型的有效性.     

长沙市商业街区单向交通组织的适应性评价

城市单向交通作为缓解城市交通拥堵问题的有效途径,在各大城市得到了广泛的应用,但是商业街区单行线的设置也产生了诸多负面影响.在分析城市商业街区交通组织中存在的主要问题的基础上,运用模糊综合评价法,对长沙市商业街区单向交通组织的商业适应性进行评价.认为城市交通管理部门应该从全局把握,慎重考虑单行线设置的必要性和可行性,使单行线设置的正面效应高于负面影响.对于商业利益的主体来说,应积极主动采取一定的措施来降低单行线的负面影响,适应商业新格局.     

Changes in sea surface temperature in western South China Sea over the past 450 ka

Sea surface temperature over the past 450 ka was obtained by the unsaturation of molecular fossil-long chain alkenone with a resolution of about 1 ka from the western South China Sea. This is the longest temperature profile in the South China Sea at such high resolution. The U37^κ-SST results revealed similar glacial-interglacial cycles as the δ^18O profile of planktonic foraminifera, with SST variability of 23-25.5℃ for glacial and 25-28℃ for interglacial periods. The highest SST （28.4℃） was recorded at MIS5.5 and lowest SST （22.6℃） during MIS2. The SST record preceded the planktonic foraminiferal δ^18O on five glacial-interglacial transitions. Comparison of temperature records from the Southern and Northern Hemispheres indicated a more Southern Hemisphere-like pattern for the temperature variation in the SCS. Strong precession and semiprecession signals in the spectra of our SST record manifest the tropical phenomena.     

基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型

分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953～2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度.     

应用聚类进行移动机器人定位

提出一种基于激光测距雷达的移动机器人定位新方法. 对每帧扫描数据进行聚类,对前后帧扫描数据按类进行匹配,获得两种匹配类,即完整匹配类和非完整匹配类. 对完整匹配类,取它们的两对端点以及质心作为匹配点;而对非完整匹配类,只取两对端点作为匹配点. 采用随机采样一致性算法剔除匹配点集中的外点,用非线性最小二乘法估计机器人运动参数,从而确定出机器人的当前位姿. 在静态和动态室内环境下进行的实验验证了该文提出方法的有效性.     

重尾分布类D∩L中负相伴随机变量和的精确大偏差

利用重尾分布类D∩L性质的刻画,得到了重尾分布类D∩L中负相伴重尾随机变量和(随机和与非随机和)的精确大偏差,而重尾分布类D∩L是严格包含C的,从而首次将现有的精确大偏差结果推广到更大的重尾分布子类上.     

智能车辆在城区交通场景中的多类障碍物识别

针对智能车辆在城区交通场景中的前向障碍物识别,提出了一种基于集成学习改进的二叉树支持向量机(BT-SVM)的多类分类方法。根据城区交通场景中各类障碍物的出现概率、模式类别差异,设计了适用于智能车辆障碍物识别的BT-SVM树型结构;对每个节点分类器,采用AdaBoost集成学习方法进行改进,有效减少了差错积累误差,提高了分类精度和泛化能力。试验表明该方法能有效地对城区交通场景中6类常规障碍物模式进行实时在线识别。     

倒计时信号交叉口处的驾驶员行为决策

从驾驶员心理角度出发, 分析驾驶员在交叉口处的决策过程.综合驾驶员行为的影响因素, 在对交叉口数据采集和分析的基础上,运用Logistic模型建立了倒计时信号交叉口行为决策模型,并与无倒计时信号交叉口处驾驶员的行为决策进行了比较,最后对影响决策的因素进行了敏感性分析.分析结果表明：倒计时信号显示时间对驾驶员的行为决策存在着显著影响.为城市交通管理者改进倒计时显示屏的设计设置以及在交叉口处采取相应的措施,改善交叉口安全性提供了参考.     

基于模糊神经网络的交通灯智能系统

设计了一个使用模糊和神经网络的交通灯智能系统.此系统能根据汽车重量、长度和速度来改变信号灯等待时间.通过计算机仿真表明,此方法比固定时间信号灯更有效.新方法的汽车平均等待时间减少,通过十字路口的速度较快以及燃料消耗都会提高.