基于小波分析的电力参数交流采样信号去噪方法

介绍了应用小波分析方法进行信号去噪的基本原理,基于阀值小波变换去除信号高、低频噪声,然后应用小波包分解方法获取信号的特征量从而进行信号的重构,消除瞬态突变干扰信号.论述了电力参数交流采样信号的特点,并对系统结构和组成进行了分析.实验结果表明:该方法可以有效地进行信号的消噪,并获取真实的采样测量信号.这种方法对其它类似系统也具有一定参考价值.     

小波去噪在振动压路机振动信号处理中的应用

振动压路机振动轮加速度是检测路面压实度的重要参数,因此在用传感器检测速度信号的过程中,加速度信号的准确性显得至关重要.在以往的加速度信号数据处理中傅里叶变化是主要的处理方法,通过对比分析可知傅里叶变换存在着一定的局限性,而采用比较实用的小波分析方法对数据进行去噪重构,通过分析证实小波分析在信号的去噪方面有独特的优势.     

基于多小波分析的暂态信号去噪方法研究

由于多小波分析方法的特殊性,需要对原始信号进行预处理.不同的预处理方法对多小波去噪效果有着非常明显的影响.文中介绍了多小波理论,选用GHM多小波,采用了4种预处理方法对信号进行预处理,分析了基于这4种方法进行信号去噪的结果,并与单小波处理结果进行了比较.将比较结果应用于检测系统输出电压信号进行分析,结果表明,利用多小波变换方法对暂态信号去噪比用单小波方法具有明显的优越性.     

基于小波分析的车轮六分力信号的去噪研究

介绍了利用小波分析去噪的原理,分析了小波变换模极大值法、小波系数尺度相关法和阈值法3种信号处理方法的特点,详述了利用阈值法处理信号时选择小波基、确定分解层、阈值处理和信号重构的方法。利用Matlab的小波分析工具箱对车轮纵向力信号进行去噪分析应用,结果表明:小波分析能很好的区分信号里的突变信号与多余的噪声,通过小波重构得到去噪后的车轮分向力突变的信号。本设计具有一定的应用价值。     

小波变换在轨道静态功率谱密度获取中的应用

利用小波变换将轨道不平顺信号和所得谱图信号分解到互不重叠的频带上，结合小波阈值处理技术，对小波高频系数进行阈值量化处理，滤掉其中某些频段内的干扰与噪声信号，然后对信号进行重构，从而实现了对信号的去噪和对谱图信号的平滑处理。结果表明，该方法成功地获取了轨道静态功率谱密度，有效提高了轨道静态参数信噪比和轨道静态功率谱密度图的可视性。     

信号控制交叉口自行车流运行特征模型

为科学合理地解决城市道路信号控制交叉口自行车交通流通行能力的计算问题,在分析大量实测数据的基础上,对信号控制交叉口自行车交通流的运行特征进行了分析,得出自行车停车排队密度随交叉口自行车道宽度增加而线性递减的关系。根据自行车在启动后匀加速到匀速行驶的特征,建立了自行车交通流启动时间-速度、时间-距离模型;根据实测数据,标定了自行车流排队膨胀模型;根据绿灯时间自行车流量与车道宽度之间明显存在的线性关系,建立了交叉口自行车饱和流量和通行能力计算模型,为形成交叉口自行车通行空间设计、混合交通流信号控制理论奠定了基础。     

基于小波去噪和GA-Elman神经网络的短时交通流预测

为解决短时交通流的非线性和强干扰特征带来的预测精确度较低问题,首先采用启发式阈值算法对小波分解后的原始数据做去噪处理,使去噪后的数据更平稳真实地反映交通流的变化规律,然后利用遗传算法优化Elman神经网络模型对交通流进行分析和预测,模型输出的预测值百分比绝对误差为6.2%。试验结果表明,小波去噪后再用遗传算法优化的Elman神经网络进行预测,预测结果误差较小,可用于短时交通流预测。     

基于小波分析和非参数回归的交通流组合预测方法

针对实际交通系统时变复杂的特征和交通流变化的不确定性,基于模式识别的思想,提出了一种小波分析和K近邻非参数回归相结合的交通流组合预测模型.模型首先应用小波分析理论,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;然后采用K近邻非参数同归模型对交通流进行预测;最后根据该模型,结合实测交通流数据...     

基于改进小波变换方法的混沌信号去噪研究

针对混沌信号和噪声频谱互相重叠,传统方法难以实现有效滤波这一问题,提出一种改进的小波去噪方法.该方法采用参数加权法构造信号,将小波分解系数进行阈值处理,通过循环迭代,利用序列中包含的有效信息,将有用信号提取出来.仿真结果表明,利用改进小波变换去噪方法改善了混沌时间序列的预测结果,证明了该方法的有效性.     

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针对应用卡尔曼滤波器进行车辆GPS导航信号的动态滤波时难以建立精确的数学模型以及传统小波变换在实时性方面存在不足,提出了基于提升小波变换的GPS动态滤波新算法.该算法采用提升小波变换对车辆GPS导航信号进行分解;用3σ准则和多项式插值方法对各层提升小波变换系数进行粗差探测与数据修复;采用模平方软阈值去噪算法对各层提升小波变换系数进行去噪;最后进行提升小波逆变换,从而实现车辆GPS导航信号的动态滤波。仿真实验结果表明,该算法的导航定位精度优于卡尔曼滤波算法;虽然在导航定位精度方面稍比传统小波变换算法的性能高,但比传统小波变换算法速度快一倍;显然该算法对车辆GPS导航系统是有效的.     

临时变向车道的交通流速度及冲突特性分析

为了揭示临时变向车道所存在的交通运行问题,针对其方向变更时段的交通流速度特性与交通冲突特性进行分析.选择具有代表性意义的黄浦路为调查对象,分别对其方向变更前后的交通流特性参数进行调查.采用数理统计的方法,对比分析方向变更前后的交通流速度特性与交通冲突特性.采用回归分析的方法,构建该类车道的密度与速度关系模型及交通冲突预测模型.研究表明,临时变向车道在方向变更前后的交通流速度及交通冲突方面具有明显的规律性差异,速度与密度之间及冲突数与流量、密度之间存在定量关系.     

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针对城市道路路段上车流的流量和密度之间的特性，对道路元胞自动机交通流模型进行了改进，使CA模型能够较好模拟城市道路交通流。提出了网格动态调整算法，该算法根据模型模拟的路段流量和密度计算车辆平均通行距离，并以此距离动态调整CA模型的格子长度，按照城市道路路段上车辆速度的统计分布规律，以路段的车流速度密度模型输出作为下步模拟的平均车速，通过车辆速度的分布范围确定车辆加速减速的概率，对模型车速进行更新。选择500米长的城市主干道上的一条车道，利用本文改进的CA模型进行模拟，模拟结果表明:该模型在车速为30-65公里/小时范围内，能较好模拟城市道路上车流的运行特性。改进后的CA模型，适用于对城市道路上中速车流运行状况的模拟。     

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密度是判别交通流状态的一个重要参数,但是在实际中取得交通流密度却相当困难。本文提出了一种利用定点检测器数据（流量和时间平均速度）来获取交通流密度的方法。该方法首先利用了交通工程学的知识,将时间平均速度转化为空间平均速度,然后根据交通流理论中的流密速关系,求解交通流密度,并指出空间平均速度的变异系数对密度的影响很小。该方法直接利用定点检测器数据,对于布设较多检测器的城市快速道路具有很高的可操作性和适应性。     

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错位交叉口交通特性研究对于制定合理有效的错位交叉口交通管控策略具有重要意义.针对无灯控错位交叉口交通流间的冲突过程分别建立了相应的元胞自动机行为规则,进而应用上述规则对不同参数设置下的交通流演化过程进行数值模拟,并分析和讨论了主路进口道交通流密度变化对不同路段交通流平均速度的影响.研究结果表明,错位交叉口主路上较小的车流密度也能导致主路进口道及两T型口中间路段发生交通堵塞,每个T型口主路进口道交通流量变化会对另一个T型口主路进口道交通流平均速度产生较大影响,此外,无灯控下的交通堵塞也会呈现周期性的排队-消散过程。上述方法及结果可为错位交叉口实施信号控制提供有意义的指导.     

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。     

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利用元胞自动机,建立了冰雪条件下城市道路单车道和双车道交通流微观模型。针对冰雪条件下驾驶员出于安全考虑降低车速、保持较大车间距的现象,细化了元胞尺寸,引入反映不同冰雪条件的速度因子参数和间距因子参数。通过数值模拟,得出了正常天气和冰雪天气下的车辆速度、密度、流量间的关系曲线,并分析了不同冰雪条件对交通流的影响。研究发现,中雪条件下的车速波动程度及范围最大;基本图显示冰雪条件对于临界密度、最大流量等参数影响较大;冰雪条件下的亚稳回滞现象不明显,未出现换道频率局部最大值。     

混合车流三大参数关系的计算机仿真

以我国混合车流作为高等级公路交通流的基本构成，分析混合车流的交通特性，采用实地采集数据和计算机模拟仿真相结合的手段，得到了不经换算的混合车流条件下不同交通总量和不同车型比例速度，密度和流量三大参数的偌模图。     

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在现代智能交通系统中,短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的关键技术之一.为了提高短时交通流预测的准确性,本文提出了一种基于组合预测模型的短时交通流预测方法.一方面,根据当前的交通流数据来动态调整其对未来预测的影响;另一方面,通过对历史交通流数据的时空特性分析,利用数据挖掘领域的相关知识寻求与当前交通流特性最为相似的历史曲线,并以其为基础来获得预测值的匹配值;然后,将二者获得的信息进行融合,采用多种不同的组合方式来实现短时交通流预测.以厦门市莲花路口断面的交通流量为例,通过对仿真图像和数据的分析,得出各种组合方法的预测平均绝对相对误差均小于10%,能够较好地满足交通诱导系统的需求.     

冰雪条件下的交通流元胞自动机模型

利用元胞自动机,建立了冰雪条件下城市道路单车道和双车道交通流微观模型.针对冰雪条件下驾驶员出于安全考虑降低车速、保持较大车间距的现象,细化了元胞尺寸,引入反映不同冰雪条件的速度因子参数和间距因子参数.通过数值模拟,得出了正常天气和冰雪天气下的车辆速度、密度、流量间的关系曲线,并分析了不同冰雪条件对交通流的影响.研究发现,中雪条件下的车速波动程度及范围最大;基本图显示冰雪条件对于临界密度、最大流量等参数影响较大;冰雪条件下的亚稳回滞现象不明显,未出现换道频率局部最大值.     

四车道高速公路部分占用超车道交通控制区交通特性及通行能力研究

针对四车道高速公路部分占用超车道交通控制区开展研究，得到交通控制区各主要区段行车道和超车道上的流量分布曲线，换道方向与换道率曲线，速度分布曲线，标定 Greenshields 模型并据此确定各主要区段的道路通行能力. 研究结果表明：当交通量处于较低水平时，超车道的利用率较低，只有正常水平的20%左右，此时应对车道划分、车道设置及交通控制方式等进行优化调整；较低交通量水平下，交通控制区的平均车速、运行速度等均较高，宜使用运行速度作为限速值的取值依据；施工作业区段的道路通行能力只有正常路段的 89%左右，在保障交通安全的前提下应着力提高瓶颈路段的道路通行能力，并将瓶颈路段的断面通行能力作为是否进行强制分流的依据.