城市道路交通流的复杂度研究

为了定量描述交通流系统的复杂度,本文在介绍统计复杂度及其性质的基础上,将其引入路段交通流的复杂度量化分析,并以南京3条典型路段上的交通流为样本,通过比较分析不同路段上的交通流复杂度与交通冲突率的关系,以期得出交通冲突率与路段交通流的复杂度的回归模型．结果表明：特征量复杂度能够有效测度系统的随机性和非线性,且交通流复杂度与非严重交通冲突率的相关性比较好,适于实测交通流的复杂性测度分析,可为研究交通系统的复杂度研究提供新的思路。     

基于近似熵的交通流序列趋势变化检测

交通流趋势变化特征分析是交通流预测的基础．为了提取交通流序列随时间推移所呈现出来的宏观变化规律,提出了一种用于检测交通流序列趋势变化的滑动移除近似熵方法．通过对交通流序列趋势规律进行研究,首先将其细分为上升趋势、平稳波动趋势、下降趋势,然后根据不同趋势变化的时间序列复杂程度不同,建立了滑动移除近似熵方法求解其滑动移除近似熵的值,并根据得到的时间序列提取交通流序列趋势变化．最后以北京市四环路某一断面交通流序列为例,用建立的模型对交通流序列趋势变化进行检测,并与滑动t检验方法结果对比．研究结果表明本文提出的方法能够对交通流序列趋势变化进行检测,且检测结果与实际交通流序列趋势变化比较吻合,研究结论可为短时交通流预测建模提供拳者依据．     

拥挤交通流当量排队长度变化率模型

为了描述拥挤交通流中车辆排队的演化规律,以基于二流理论建立的当量排队长度模型为依据,运用微积分方法,针对单车道路段和多车道路段分别推导出当量排队长度变化率模型,并利用VISSIM模拟数据对模型进行了验证.结果表明:当交通流处于拥挤状态时,当量排队长度变化率近似等于交通波波速;采样间隔内当量排队长度变化率与实际排队长度变化率接近,误差法和熵方法证明,采样间隔越大,两者越接近,因此,提出的模型可以定量描述拥挤交通流中车辆排队的演化速率.     

基于改进型替代数据法的仿真交通流混沌判定

交通流混沌判定是研究交通流混沌的基础性关键问题.改进型替代数据法能够避免直接判定混沌方法的局限性.交通流仿真软件通过参数的变化容易获得希望得到的交通流状态,可以较全面方便地验证方法的有效性.因此对改进型替代数据法的算法实现进行了改进,利用某交通流仿真软件生成了一些不同情况下的交通流时间序列,应用改进型替代数据法对其进行了混沌判定,并与功率谱方法的判定结果进行了比较.实证结果表明,新的算法实现提高了计算速度,改进型替代数据法是判定交通流混沌的一种有效方法.     

基于Lempel-Ziv算法与TOPSIS的水上交通流复杂性测度

为了定量分析并划分水上交通流的复杂性等级,提出了一种基于Lempel-Ziv算法与TOPSIS的水上交通流复杂性测度方法。运用Lempel-Ziv算法求得实测水上交通流时间序列和对比序列(周期序列、Logistic序列、Henon序列、随机序列)的复杂性特征值,采用TOPSIS得到各个序列的贴近度,根据对比序列的贴近度划分复杂性等级区间,按照水上交通流时间序列的贴近度和所在的复杂性等级区间来表征各个序列的复杂程度,并对长江口南槽航道的实测水上交通流进行复杂性测度。计算结果表明:船舶交通事故数量和下行标准船舶数量与船舶交通流时序复杂性贴近度的相关系数分别为0.698 1、0.769 2,变化趋势基本一致,表明贴近度的计算结果可以反映水域船舶交通流的复杂性;周期序列的贴近度为0.000 1,随机序列的贴近度为0.999 9,Logistic序列和Henon序列的贴近度分别为0.449 2、0.537 7,其值大于周期序列的贴近度,小于随机序列的贴近度;2013年7~11月水上交通流序列的贴近度分别为0.828 0、0.852 7、0.856 5、0.823 7、0.810 7,说明序列的复杂性基本一致;5个月的水上交通流序列的贴近度远大于周期序列的贴近度,处于随机序列和Henon序列的贴近度之间,更接近随机序列的贴近度,说明水上交通流系统不是周期与完全随机的动力学系统;5个月水上交通流复杂性的整体等级为1级,表现出高复杂性的特点。     

基于一维元胞自动机模型的交通流混沌研究

应用交通流一维元胞自动机模型进行仿真试验,研究理论交通流的混沌现象.仿真中选取某一观测点记录车辆到达该点的车头时距,应用非线性分析软件TISEAN计算该车头时距序列的Lyapunov指数谱和Kolmogorov熵.试验结果证明交通流中存在混沌现象.从试验结果分析找出了产生交通流混沌现象的2个因素:车辆密度和车辆减速概率.当车流密度超过某一值时仿真出的交通流会产生混沌现象,而出现混沌的根本原因在于交通流的内在随机性,其中车辆不规则的加速、减速是这种内在随机性的主要因素.     

交通流复杂性研究进展

交通流主要由道路、车辆、驾驶员以及环境等部分组成,它们之间相互作用,构成一个巨复杂系统。研究交通流的复杂性特征,有助于深刻理解交通系统的内在演化规律,从而更好地指导交通建设和管理。为了定量描述交通流的复杂性,对基于分形、混沌和熵的交通流复杂性分析进行了综述,并提出利用多尺度熵理论和方法对交通流复杂性进行分析。     

基于粒计算的交通流参数预测

交通流参数预测是交通流诱导和交通信息发布的重要依据.以信息颗粒为基 础数据分析单元,针对以往模糊时间序列模型存在的缺陷,提出一种新方法构建模糊时 间序列模型,该方法在挖掘数据内在信息关联的基础上,考虑时间变量影响下分析动态 可变的区域间隔长度.此方法主要特点是基于Gath-Geva 模糊聚类的时间序列分割,利用 模糊分割构造信息颗粒,以信息颗粒为数据单元,通过粒计算分析交通流参数动态变化 趋势.实验结果表明,基于粒计算的交通流参数预测可以预测合理的交通流参数置信区 间,比传统的参数数值预测可靠度更高,对于交通状态的动态分析具有指导意义.     

交汇航路空中交通流的非线性特征研究

针对空中交通流仿真、预测与控制工作中普遍需要空中交通流时空动态基本特征的问题,从混沌与分形角度对交汇航路交通流量时间序列的非线性特征进行了研究.首先,提出了一种基于航路网络结构的交通流识别方法,构建了不同时间尺度下交通流量时间序列;其次,在相空间重构的基础上,利用最大Lyapunov指数定量判断了交通流中混沌特征的存在,并利用递归图分析了不同时间尺度下交通流量时间序列的混沌特征;最后,通过计算关联维数,研究了不同时间尺度下流量时间序列的分形特征.研究结果表明:不同时间尺度下交通流量时间序列均具有混沌特征;当时间尺度为5 min时,流量时间序列的混沌特征最为显著;随着时间尺度增大,流量时间序列的随机性增强,且对系统复杂性的表现能力变弱.     

分析和计算算法效率的便捷方法

通过对典型算法时间效率特征的分析，将求解算法时间复杂度的复杂过程进行简化，提出按算法的不同结构特性，具体问题具体分析，采用不同的思路和策略分而治之求解．提倡将求解过程集中在时间复杂度增长率的计算上．归纳出频度统计法、频度估算法、频度未知数法、列举频度归纳法、频度期望值法、扩展递归迭代法、上下限猜测法等几种根据算法特性求解时间复杂度的方法．这些方法涵盖了大多类算法，无论是在软件设计，还是在教学实践中，都有广泛的实用价值．     

Measuring System Regularity Using Fuzzy Similarity-based Approximate Entropy

Approximate entropy (ApEn), a measure quantifying regularity and complexity, is believed to be an effective analyzing method of diverse settings that include both deterministic chaotic and stochastic processes, particularly operative in the analysis of physiological signals that involve relatively small amount of data. However, the similarity definition of vectors based on Heaviside function, of which the boundary is discontinuous and hard, may cause some problems in the validity and accuracy of ApEn. To overcome these problems, a modified ApEn based on fuzzy similarity (mApEn) was proposed. The performance on the MIX stochastic model, as well as those on the Logistic map and the Hennon map with noise, shows that the fuzzy similarity-based ApEn gets more satisfying results than the standard ApEn when characterizing systems with different regularities.     

航空公司动态价格竞争复杂性与延迟反馈控制

为深入研究航空公司动态价格竞争的复杂性及延迟反馈控制方法的有效性, 综合运用有限理性决策理论与非线性动力学理论,构建航空公司动态价格竞争博弈模 型,分析航空公司复杂的动力学行为,研究针对系统变量、系统参数的两类延迟反馈控制 方法的有效性与差异性.研究结果表明,航空公司价格调整速度对模型的复杂性有显著影 响;选取合适的控制因子,两类延迟反馈控制方法都能对陷入混沌的动态价格竞争模型 实施有效地混沌控制;两类延迟反馈控制方法在控制因子取值范围、收敛速度等方面存 有显著差异;控制因子取值对系统的收敛速度呈规律性影响趋势.     

基于自回归条件持续期模型的疲劳驾驶研究

对实际驾驶实验中不同驾驶员的车速数据进行处理,得到车速变化持续期间序列,应用自回归条件持续期模型(ACD),讨论了车速变化持续期的相关性质,并对模型的可靠性做了评估.使用ACD模型为车速变化持续期时间序列建模,其优点是能够在不损失原始非等间隔时间序列特性的条件下,直接分析得到驾驶状态的时域微观性质.采用EACD(1,1)和 WACD(1,1)模型对不同驾驶员的车速变化时间序列进行建模,结果表明：其具有较好的拟合程度,当实际期间小于条件预期期间,驾驶员的驾驶状态有变好的可能;当实际期间大于条件预期期间,驾驶员的驾驶状态有变差的可能.     

NONINVASIVE DETECTION OF BRAIN ACTIVITY VARIATION UNDER DIFFERENT DEPTH OF ANESTHESIA BY EEG COMPLEXITY

Objective To detect the change of brain activity under different depth of anesthesia （DOA） noninvasively. A,fethods The Lempel-Ziv complexity C（n） was used to analyze EEG and its four components （delta, theta, alpha, beta）, which was recorded from SD rats under different DOA. The relationship between C（n） and DOA was studied. Results The C（n） of EEG will decrease while the depth of anesthesia increasing and vice versa. It can be used to detect the change of DOA sensitively. Compared with power spectrum, the change of C（n） is opposite to that of power spectrum. Only the C （n） of delta rhythm has obvious variations induced by the change of DOA, and the variations of delta is as similar as the EEG＇s. Conclusion The study shows that the desynchronized EEG is replaced by the synchronized EEG when rat goes into anesthesia state from awake, that is just the reason why complexity and power spectrum appear corresponding changes under different DOA. C（n） of delta rhythm dynamic change leads to the change of EEG, and the delta rhythm is the dominant rhythm during anesthesia for rats.     

Binary Image Watermarking Algorithm Using Matrix of Complexity Index

A new watermarking algorithm of binary image is proposed.The complexity index of pixels is presented to reflect the change degree of pixels and to evaluate the modifiable degree of pixels.Firstly, in a small image block, the complexity index of"jumping-change"is calculated in vertical and horizontal direction.Secondly, the matrix of the complexity index is calculated by integrating the complexity index of pixels in two directions.Finally, the matrix of the complexity index is used to embed the watermark in binary images.Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.     

基于航空器自主运行的空中交通复杂性建模

针对航空器自主运行模式的空中交通运行态势评估问题，本文重构了基于分布式空中交通管理系统的空中交通复杂性评价方法，并仿真验证了该方法在航空器冲突探测和自主航迹规划中的应用。首先，基于自由航路空域和航空器自主运行模式定义了空中交通复杂性，在通过三维空域栅格模型量化航空器时空位置的基础上，构建复杂度计算模型以反映航空器位置、航向、 航速对空域各栅格的实时复杂性影响；其次，基于实际管制扇区(ZSSSAR01)及高度层，分别模拟自由航路与固定航路运行模式，对比两者空中交通复杂度时空分布差异；并结合自由航路运行模式，在空中交通复杂性与航空器冲突指标(冲突率、冲突比例)相关性分析的基础上，研究空域复杂度阈值确定方法；最后，初步探究基于空域复杂度阈值进行航空器自主航迹调整的方法，评估其运行效果。仿真实验结果表明：自由航路运行模式相对固定航路运行模式可显著降低空域最大复杂度值(平均降幅119%)；模型计算得到，空中交通复杂度与空域中航空器冲突指标有强相关性 (相关系数大于0.90)；基于复杂度和复杂度阈值的航迹调整策略具备一定可行性。     

基于ARMA 预测模型的交叉口车辆碰撞风险评估

车辆进入交叉口前的速度时间序列可用于预测车辆进入交叉口后若干步数速度值,利用车速预测值推算冲突方向车辆在交叉口内的行驶位移及其车间距离,可评估车辆发生碰撞的风险.针对交叉口附近车速分布符合随机序列特征,采用自回归滑动平均 (ARMA)理论进行车速时序预测建模,步骤包括时序数据相关性检查、模型p-q 定阶、解析式系数估计、适用性检验.试验结果表明：利用实测车速中的前40 个时序数据建立ARMA 模型,预测出的20 个车速值与实测值贴近,冲突方向两车车速归一化平均绝对误差分别为0.006 56 和0.003 4;利用全部60 个实测数据建立预测模型,检测预测值残差自相关函数发现其绝对值均小于0.258 2,表明所建车速预测方法适用.     

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基于空中交通复杂程度刻画管制工作负荷是当前空中交通管理领域的研究热点。本文采集了厦门空管站的雷达数据,计算得出10个空中交通复杂性评价指标数值,通过共线性诊断发现复杂性指标间存在较强的多重共线性。在利用岭迹图对复杂性评价指标进行筛选的基础上,建立岭回归—BP神经网络组合模型对管制员工作负荷进行预测,并通过实测陆空通话数据进行验证。结果表明,本文提出的岭回归—BP神经网络组合模型收敛速度快、训练时间少;组合模型的均方误差、均方根误差、平均绝对误差、平均绝对相对误差等4项性能指标都相对较小,预测精度较高。     

基于复杂性的多扇区移交策略优化

现有多扇区移交间隔管理研究往往忽视扇区复杂性，可能出现扇区局部复杂性不均衡等问题，对空域造成一定安全隐患。本文充分考虑多个管制扇区复杂程度，提出一种新的管制移交间隔优化方法。首先，基于扇区之间复杂性的相互影响关系，建立大型区域管制中心多扇区网络模型。其次，提出航空器进入多扇区边界时刻调整，航空器进入各个扇区时刻调整以及航空器高度层重新配备等3种策略，建立以多扇区复杂性的均值、均衡程度和航空器总延误为目标的移交策略优化模型，并采用多目标遗传算法进行求解。最后，基于北京区域管制中心(ZBAAAR)的实际运行数据进行仿真分析。结果表明：3种策略可使复杂性均值分别降低2.2%,2.8%,6.0%，可使复杂性均衡程度分别提高1.76%,1.83%,1.38%，基于航空器进入时刻控制的两种策略导致航班平均延误时间分别为-295 s和-214 s，验证了模型及算法的有效性。