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1.
为了分析最优流量记忆时间差对交通流稳定性的影响,本文基于考虑驾驶员估计得到的最优流量信息,同时考虑驾驶员在驾车过程中受到记忆时间的影响,给出了一类新的格子流体动力学模型.首先,基于线性稳定性理论,获得了新模型的稳定性条件;随后,通过非线性分析方法,给出该模型的mKdV方程;然后,基于求解上述方程所得到的扭结-反扭结孤立波可用于描述交通拥挤的转化和传播过程.最后,通过仿真算例验证了上述理论分析的结论,即驾驶员的记忆时间和最优流量记忆时间差能够显著影响交通流的稳定性,同时增大记忆时间步长和强度系数可以有效地增强交通流的稳定性.  相似文献   
2.
山区高速公路的建设施工受诸多自然条件和环境约束,如何在高速公路建设过程中,减少甚至避免安全生产事故,是各高速公路建设项目面临的重大问题。根据机器视觉理论和机器学习理论,结合高速公路建设实际情况,设计适用于山区高速公路安全生产的视频监控系统,提高山区高速公路建设工程施工进度的管理水平,使施工项目主控中心能及时了解施工进度,处理施工过程中出现的异常情况,在保障人民生命安全和国家财产安全的情况下,促进高速公路建设工程安全生产管理的科学化、标准化、规范化。同时,使用边缘检测技术和异常检测技术对施工路段的边坡进行检测,重点针对山体滑坡等自然灾害的监控和预警。  相似文献   
3.
8月16日,以"构建低碳交通运输体系,促进水路交通绿色发展"为主题的"低碳交通运输——水运发展峰会"在京召开。会议旨在宣传贯彻交通运输部《交通运输"十二五"发展规划》、《建设低碳交通运输体系指导意见》和《"十二五"水运节能减排总体实施方案》。交通运输部副部长高宏峰出席会议并发表主旨讲话。  相似文献   
4.
3月25日,中国船级社(CCS)与交通运输部救助打捞局在北京共同签署《船舶救助合作备忘录》,旨在建立双方在船舶救助方面的紧密合作。交通运输部副部长徐祖远出席签字仪式,中国船级社总裁李科浚与救助打捞  相似文献   
5.
黄玲 《城市道桥与防洪》2018,(1):174-176,180
随着我国城市的不断扩张,市政道路工程数量持续增加,其多数是由政府投资建设,合理控制工程造价,将国有资金用好,方可真正实现我国城市的持续发展。基于工程量清单计价模式具体阐述了我国市政道路造价组成、分析了市政道路造价的影响要素,最后就工程实例探讨了市政道路造价的控制对策。  相似文献   
6.
黄玲 《铁道货运》2011,29(1):17-20
分析南昌铁路局贷场建设状况,介绍通过加强闭环管理,关键时段和关键环节控制及货运安全问题追责措施保证贷运安全;通过健全货运信息管理系统和贷场基础设施等完善货运服务设施;通过拓展服务功能、细化服务流程等提供便捷服务;通过加强货运人员业务培训,提升职工素质,以及通过完善服务监督体系等措施,提高货运服务质量的经验。  相似文献   
7.
道路系统中的人机混驾交通环境是指人工驾驶车辆与自动驾驶车辆混合运行的交通环境,其中换道行为建模是人机混驾环境下无人驾驶车辆行为研究的热点。基于深度学习理论,构建人机混驾环境下基于长短期记忆神经网络的无人驾驶车辆换道行为模型(Long-short-term-memory-based Autonomous Vehicles Lane Changing,LSTM-LC)。通过研究人工驾驶车辆在换道过程中与周边车辆的相互作用,对换道行为影响因素进行分析;同时,为了提升模型的迁移性,引入道路横向偏移量信息。结合LSTM神经网络的输入要求,使用美国公开交通数据集Next Generation SIMulation(NGSIM)构建换道行为样本库。针对LSTM-LC模型,以均方差MSE作为损失函数,使用RMSprop优化方法进行训练,对LSTM网络结构、历史序列长度N及训练样本量3个重要参数进行标定。最后,针对道路横向偏移量M对LSTM-LC模型性能的影响进行对比试验。研究结果表明:相比GRU-LC模型,LSTM-LC模型对换道行为的表征更准确,在模型的精度和迁移性上有着显著的提升;GRU-LC模型的均方差为4.64 m2,迁移性均方差为119.82 m2,而LSTM-LC模型的均方差为3.18 m2,迁移性均方差为79.58 m2,分别优化了31.5%和39.71%;通过引入道路横向偏移量M,可将LSTM-LC模型精度和迁移性提升约10%,且模型稳定性更强。  相似文献   
8.
根据我国城市客车市场发展趋势、电动城市客车发展现状和潜力等因素,分析在我国城市客车领域推广电动汽车的可行性和市场容量,并提出在我国城市客车领域推广发展电动汽车的建议。  相似文献   
9.
提出了一种新的基于移动检测技术、神经网络和模糊判断方法的城市路网动态交通拥挤预测模型.首先构建一个3层BP神经网络模型判断路网实时交通流状态,并应用实地移动检测数据和视频数据获取BP神经网络训练样本并对其进行训练;然后结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测.现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果.  相似文献   
10.
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