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短时交通流预测是提高普通国省道交通运行效率和安全的关键技术之一。普通国省道具有分布地域广、情况复杂的特点,要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,然而,针对短时交通流预测算法适应性及其机制的系统性研究尚不多见。选取1种自适应卡尔曼滤波算法,系统分析其适应性和适应机制。获取江苏省徐州市普通国省道路网中8个交通调查站所采集的实际交通流数据开展实例分析,结果表明:在不同的交通流量水平下,所选算法均值预测的平均绝对百分比误差在10.98%~15.92%之间,区间预测的无效覆盖率在5.21%~6.15%之间,表明所选的自适应卡尔曼滤波算法在不同交通流水平下都具有良好的预测性能;对所选算法的参数进行分析发现,算法参数能够随交通流水平的变化而自动调整,具有良好的自适应机制;所选算法能够在预测初期实现有效的性能调整和收敛。 相似文献
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为了提高智能汽车的主动安全性,提出3种不同的自动紧急转向避撞跟踪控制方法。首先建立汽车避撞简化模型,对制动、转向及两者相结合的3种不同避撞方式进行对比分析。其次,为深入研究汽车避撞过程中的实际响应,建立包含转向、制动及悬架3个子系统耦合特性的底盘18自由度统一动力学模型,并进行相关试验验证。随后构建智能汽车自动紧急转向避撞控制框架,对五次多项式参考路径和七次多项式参考路径的横摆角速度和横摆角加速度进行对比分析。接着以线性2自由度转向动力学模型为参考对象,对最优控制四轮转向、最优控制前轮转向、前馈与反馈控制相结合的前轮转向3种不同的跟踪控制系统分别进行设计。最后,以汽车底盘18自由度统一动力学模型为研究对象,对上述3种避撞控制系统进行仿真试验对比分析。研究结果表明:与制动避撞相比而言,转向避撞所需的纵向距离有较大降低,随着车速的增加和路面附着系数的越低,效果越明显;七次多项式参考路径比五次多项式参考路径的避撞过渡过程更为平缓,当实际车速与控制器所用车速不一致时,前者避撞性能表现更优;最优四轮转向控制系统在高、低2种不同附着路面都具有较好的避撞效果,最优前轮转向控制系统次之,而前馈与反馈相结合的前轮转向控制系统在低附着路面上则表现出严重的失稳。 相似文献
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针对目前海洋脐带缆分析软件缺乏的状况,本文基于MATLAB开发了脐带缆涡激振动数值模拟系统UCVIV-1.0.由于脐带缆的大变形和大转角会产生显著的几何非线性,脐带缆的静态平衡位形和整体力学响应计算采用了细长柔性杆模型,采用尾流振子模型模拟海流作用下的涡激力.该系统界面清晰友好,操作简单,适用于悬链线型脐带缆.选取了一组脐带缆参数,使用该系统进行了静力计算以及涡激振动计算;并将静力结果与采用国外商业软件OrcaFlex计算的结果进行了比对,发现结果吻合程度较高,在一定程度上验证了系统的可行性和准确性.本系统有望为脐带缆设计软件的开发提供借鉴. 相似文献
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本文采用模型试验的方法对半潜式钻井平台受到的水平波浪砰击载荷进行了研究.为了克服模型结构动力响应的影响,试验时设计了专用的测量单元用于监测波浪砰击载荷,并采用小波分析的方法对砰击载荷试验数据进行降噪处理.试验结果表明:半潜式平台水平波浪砰击载荷的发生频率和砰击冲量随有义波高的增加而增加,但砰击载荷幅值则体现了显著的非线性和随机性特征,砰击载荷冲量的随机性和发散性则相对较小;平台立柱与箱型甲板连接处的砰击载荷较大,大多数海况下后立柱砰击频率和砰击载荷幅值比前立柱更高. 相似文献
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针对海上舰船惯导长时间工作而又无法获得外部导航校准信息、无法评估惯导水平姿态误差问题,提出利用惯导自身信息实现水平姿态误差评估与补偿的新方法。根据舰船稳速直航状态下的实际加速度值近似为零的特点,分析惯导等效加速度和惯导速度误差与水平姿态角误差之间的关系,建立海上舰船惯导水平姿态误差自主评估模型。仿真实验分析结果表明,提出的水平姿态误差动态自主评估与补偿方法,在不依赖外部导航信息条件下,实现惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿,在给定的仿真实验条件下,水平姿态角误差最大值和振荡范围均减小了75.8%,有效提升了舰船惯导的水平姿态精度。 相似文献
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受建设时间跨度大、技术条件等限制,加上机构改革,水运安全监管系统存在着展示不系统、覆盖不全面、数据不规范等问题,面对严峻的安全形势、复杂的内河水网和海量的船舶动态信息,现有的安全监管系统不能满足需求。本文分析了省级水运安全监管的内涵,提出危货指数的定义,并以危货指数为核心设计了省级水运安全监管系统,涵盖了运行监测、安全监管、应急处理、数据交换等内容,可支撑水运安全监管系统的业务协同,推广和应用前景广阔。 相似文献
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信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型(Traffic Factor State Network,TFSN),考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明:根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。 相似文献