基于多智能体的公交运行服务仿真模型

分析了APTS(advanced public ransport system)环境下公交运行服务特性、乘客的出行特性及其相互作用机理.采用多智能体建模方法,对信息条件下乘客的认知方式以及出行行为规则进行解析,建立了考虑容量限制的公交运行服务仿真模型.基于开发的SimCUBE仿真平台进行了仿真实验分析,并就仿真过程中乘客认知的收敛特性得出了相应的结论.     

基于流量预报的无线传感器网络自适应拥塞控制路由协议

基于按需距离向量路由协议,提出了一种针对无线传感器网络的自适应拥塞控制路由协议,所提出的协议根据时间序列预报算法获得未来时刻的网络流量预报值,并由此判断节点的拥塞程度以便预先采取分流措施,实现对路由的自适应控制. NS2仿真实验表明,该协议有效地提高了网络性能,特别是对网络拥塞和流量均衡的改善较大.     

基于小波降噪与贝叶斯神经网络联合模型的短时交通流量预测

在短时间内准确、稳定地预测出交通流量,是实现智能交通控制系统的重要环节,对于交叉口信号控制方案的实时调整具有重要意义。鉴于此,提出一种 联合模型的预测方式,引入 和 作为模型评价指标,从精度和稳定性两个方面对模型进行评价。结果表明,在 、 、 等不同的时间预测尺度下, 联合模型的 和 均小于小波网络、贝叶斯网络、 网络等方法,短时交通流量预测结果的精度和稳定性得到了不同程度的提高。     

基于互补型集成经验模态分解和遗传最小二乘支持向量机的交通流量预测模型

交通流是智能交通系统中的关键组成部分,也是交通规划的重要依据。为了提高道路交通流量预测的精确性,提出一种基于互补型集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化参数的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的交通流量预测模型。该模型使用互补型集成经验模态分解原始数据,将分解后的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量分别用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机进行预测,叠加全部IMF分量值作为模型最终的预测结果。通过对美国加利福利亚州某高速公路一个月的交通流量数据进行训练预测,结果表明,该模型平均相对误差仅为6.51%,相较于其他模型拥有更好的预测效果,可为交通流的预测提供一定的参考。     

城市道路交通管控时间与区域长度控制方法

道路交通是时空问题,交通流在时间与空间上应具有相关性,为指导城市道路交通管理,使城市道路交通流管控时间与管控区域长度精确化。从交通流参数、道路长度、交通运行时间之间的关系、时间占有率与空间占有率的定义出发,定义累计时间占有率与累计空间占有率,得出交通流在时间与空间上的等效性。在此基础上,建立了道路交通流时空关系模型,并将该模型用于计算管控时长与管控区域长度,通过实例验证,得出其可精确计算管控时长与管控区域长度,避免了管控资源的浪费。     

无信号交叉口行人过街决策行为分析

通过分析拟合广西梧州市中心城区无信号交叉口的实测数据, 研究了行人的过街决策行为和过街速度, 并在此基础上, 引入了行人决策距离和临界安全距离两个概念. 实测数据表明, 交通平常期行人过街速度在平均速度附近变化: 如果考虑行人在路边的等待时间, 行人的平均过街速度为0.6 m/s; 如果不考虑行人在路边的等待时间,行人的平均过街速度为0.8 m/s. 经统计学D’Agostino法检验发现,交通平常期行人过街的平均速度分布不满足正态分布.     

非常规突发事件中面向目标能力的路网调整及车流组织模型

在突发事件的背景下, 事件影响区域的交通路网是重要的生命线, 能否基于交通管制手段优化路网结构, 有效协调救援、疏散等任务于路网上的时空干扰, 是决定应急响应成功与否的重要因素. 首先从宏观上设计了该背景下的多层加载式的路网调整框架; 然后, 基于元胞传输模型(CTM)分析了各层交通需求加载时路网调整的目标函数及相应的系统约束、交通特性约束和优先级约束等, 最终构成了系统的路网调整模型; 最后, 通过算例对模型进行了验证分析.     

竞争性物流通道中多车型拥挤收费策略与均衡

基于港口货运与腹地客运的多车型换算系数, 构建辖有竞争性物流通道的地方政府追求区域福利最大化的拥挤收费模型, 提出四种收费策略并进行均衡分析, 通过数值算例验证: 统一收费策略下最优拥挤收费的均衡数量介于差别收费策略下腹地客运收费和港口货运收费之间, 拥挤收费最高和最低分别是只对货运和只对客运收费策略; 拥挤成本最大和最小分别是只对客运和只对货运收费策略; 客运量最多和最少分别是只对货运和统一收费策略; 货运量最多和最少分别是只对客运和只对货运收费策略; 区域消费者剩余最多和最少分别是只对货运和统一收费策略; 通道总福利最多和最少分别是差别收费和只对客运收费策略, 并结合通道区域特点与不收费情形进行比较.     

校园恶性突发事件发生机理的“规则-策略”博弈学习模型

在"规则-策略"的博弈理论范式下, 建立了校园恶性突发事件发生机理的博弈学习模型.首先, 通过建构社会边缘人的心智模型(包括主观认知规则和决策规则), 分析了校园恶性突发事件中社会边缘人从理性的学习规则, 到非理性的反社会学习规则的"规则学习"过程(即"规则学习"遵循着同时包含了强化学习规则与理性规则的广义强化学习模型), 得出了社会边缘人面对自身博弈收益的持续恶化状况, 采取非理性的反社会行为规则的临界条件.其次, 分析了校园恶性突发事件处于潜伏期、爆发期和扩散期等不同演化阶段中社会边缘人的"策略学习"过程, 构建了社会边缘人的"策略学习"的模仿学习模型.最后, 提出防范校园安全的综合治理对策.     

基于层次线路优选法的公交线网仿真设计

针对交通路网布设方案的不可实验性,为提高公交线网设计优化性能,提出了基于"层次线路优选法"的仿真设计思路,对公交线网进行层次划分,并分层进行线路优选,组合成网,突出发挥不同层次线路的功能,消除了传统"线路优选法"忽略公交网设计不同层次线路需求的缺点。阐述了"层次线路优选法"的基本原理,给出了"层次线路优选法"的基本实现步骤,并着重描述了层次选择模型的构建、公交线路选择的遗传算法。采用经典算例对线网的仿真设计方法进行验证。结果表明,与其它研究成果相比,此方法得出的线网设计结果方案在满足单次出行换乘次数低、无公交盲点的前提下,具有线路负载均衡、线路弯曲度小、高线网覆盖率、低线网重复系数、线段最大重复次数少的特点,满足了公交线网设计的基本功能要求。