基于ARIMA与人工神经网络组合模型的交通流预测

将自回归求和滑动平均(ARIMA)与人工神经网络组合模型用于短时交通流预测。利用ARIMA模型良好的线性拟合能力和人工神经网络强大的非线性关系映射能力,把交通流时间序列看成由线性自相关结构和非线性结构两部分组成,采用ARIMA模型对交通流序列的线性部分进行预测,用人工神经网络模型对其非线性残差部分进行预测。结果表明:组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性;组合方法发挥了2种模型各自的优势,是短期交通流预测的有效方法。     

基于浮动车移动检测与感应线圈融合技术的行程时间估计模型

综合考虑到浮动车检测技术与感应线圈检测技术的优缺点,为了提高道路行程时间估计的精度及完备性,提出基于浮动车与感应线圈的融合检测技术的行程时间估计模型。该模型利用神经网络技术对两种检测技术同一路段的检测数据进行融合,从而达到提高道路行程时间估计精度和完备性的目的。最后,以广州市7 000多辆装有GPS装置的出租车所提供的浮动车数据、100多个安装在广州市各主要道路口上的感应线圈检测器提供的感应线圈数据以及广州市交通电子地图为基础,在10条道路上分别随机选取的500个两种检测数据对提出的模型进行了验证,试验结果表明,此模型在道路行程时间估计的精度方面较浮动车移动检测技术与感应线圈技术有较大提高。     

单向交通隧道通风控制模式研究

随着我国高速公路建设的迅速发展,公路隧道的数量也越来越多,且多数公路隧道为单向交通隧道,隧道通风多采用纵向通风方式.文章根据实测的大宝山隧道射流风机启动后通风量的变化过程及稳态值,并吸收了一些运营隧道通风控制的经验,通过数值仿真探讨了单向交通隧道纵向通风控制模式及控制规律.     

基于双向最大绿波带宽的通用干道协调控制数解算法

针对现有数解算法假定绿波设计速度固定取值的局限,提出了一种基于双向最大绿波带宽的通用数解算法.首先确定了相邻理想间距的取值空间.其次推导了上行、下行偏移绿信比的计算公式.再次,给出了理想绿灯中心线其上下方绿信比的计算公式.最后,以双向绿波带宽之和最大为优化目标,以上行、下行绿波设计速度与信号周期为优化变量,建立了最大绿波带宽优化模型.以实例验证文中通用数解算法的有效性.分析结果表明:文中通用数解算法能够突破上行、下行绿波设计速度固定取值的局限,能够更易于获得理想的绿波协调控制效果,具有较好的通用性与实用性.     

考虑行驶速度波动的进口单放绿波协调控制模型

考虑车队实际行驶速度在一定范围随机波动的特性,分析了满足车队队首车辆高速与队尾车辆低速行驶时均不受阻的约束条件,给出了相应的速度波动百分比计算公式,并以双向绿波带宽之和最大为一级目标,以速度波动百分比之和最大为二级目标,建立了一种绿波协调控制目标规划模型,并设计了序贯式算法及遗传算法求解该模型.算例分析结果表明,本文提出的模型能够较好地考虑行驶速度波动的特性,能够直接生成适于行驶速度波动的协调控制方案,能够使更多的车辆处在绿波带宽之内.     

考虑排队阻滞和换道的改进宏观交通流模型

考虑路段上车辆换道及交叉口处排队阻滞作用,对交通流宏观演化模型进行改进.首先在排队中考虑不同车道的速度、密度差异,建立了换道模型;然后在交叉口内部划分各流向排队车辆的累积路径,分析不同的排队溢出位置对其他车流的阻滞影响;综合考虑车辆换道及交叉口处阻滞影响,建立了改进的车道组宏观交通流模型;最后设计仿真实验对模型进行验证.结果表明,在高流量需求下,本文模型能够模拟出下游的排队溢出对其他车流的阻滞影响;且在低中高3种不同的流量需求下,改进模型计算结果与仿真输出的驶离流量基本相符,与原有模型相比精度更高;由此证实了改进模型的准确性.     

基于视频技术的交通场景背景生成方法研究

文章通过对交通视频场景特点的分析,提出了基于视频技术的交通场景背景生成及其更新方法——背景相异像素迭代法。并通过试验及与其他多种算法进行比较,证明了该算法背景生成和更新的可行性和先进性,解决了在交通流密度比较大的情况下背景难于生成和更新的问题。     

城市交通可持续发展状态模糊评价方法

讨论了中国城市交通系统可持续发展的量化评价指标,在解析城市交通发展目标的基础上,提出了包括发展水平、发展能力和协调能力3个方面的指标体系,并将其分等级标定,在此基础上采用模糊评判方法计算出交通可持续发展的综合指数,以此评判城市交通可持续发展的状态.将该指标体系用于评价西安市的交通可持续发展状况.评价过程表明,该方法简洁、实用和易操作.     

AdaBoost人脸检测算法在驾驶员疲劳检测系统中的实现

基于AdaBoost算法训练了分类器,并编程实现了一个人脸检测系统,将其应用于驾驶员疲劳检测系统中,对人脸区域进行检测和跟踪.为了提高系统的鲁棒性和检测的速度与精度,依次应用曝光补偿,积分图等方法,使得系统具有较高的高检测精度和较短的检测时间,可以适应驾驶员疲劳检测的需要.     

基于仿真试验的GPS浮动车最佳样本容量确定方法研究

GPS 浮动车作为一种新型的交通信息采集工具已经成为智能交通领域的研究热点.基于经典概率论理论,并考虑了部分交通流特性的GPS浮动车最佳样本数计算方法,提出了基于仿真实验的最佳样本容量确定方法,并采用 Vissim 仿真软件进行实验,验证了该方法的可行性.