基于手机定位的公交OD获取方法研究

提出利用移动定位技术获取公交OD方法的思路,阐述了基于手机定位技术的公交OD数据的获取方法及其步骤。在假设条件成立情况下,解决了获取公交OD数据主要面对的问题,并对此提供了可靠依据,进一步证实方法的可行性。通过逐一问题的解决,排除非公交OD数据,从而获得该手机用户在1d当中的公交OD数据。     

基于浮动车车速数据的交通状态实时判别系统和方法

提出一种交通状态判别方法,使之符合交通状态变化连续性。基于浮动车数据特性分析,考虑交通阻抗及临界跳变现象的影响,通过预判别及二次修正,优化了交通状态判别结果。该方法能有效滤除交通状态参数在阈值附近频繁变化产生的交通状态非正常跳变,同时可以修正异常数据导致的交通状态阶跃,从而优化了交通状态判别结果。构建并实现了基于该方法的实证系统,通过多种指标的验证,表明该方法提高了交通状态发布的准确度。     

基于车流特征分区算法的地磁传感器单节点车速估计

地磁车辆检测器是近年来兴起的新型交通流信息检测技术,而利用单节点检测数据完成车速估计是该技术研究的重点之一. 本文首先对地磁车辆检测技术予以简要介绍,然后基于对道路车辆车长分布规律的分析,在合理假设的前提下,提出了车流特征分区的车速估计算法. 该算法充分考虑实际应用中各类车型组成情况,应用最大类间方差法实现大型车与小型车的分类,基于城市道路小型车居多且车长分布集中的特点,仅利用小型车通过时间检测数据完成对平均车速的估计. 最后,选取实际路段开展试验,并基于Matlab平台对该算法进行了验证. 结果表明,本文提出的车流特征分区算法稳定性好,平均准确率达到85％以上.     

基于地理视角的交通事故多发点鉴别分析模型

为了对交通事故多发情况进行全面评价并建立预警机制,考虑城市道路交通系统的地理视角特点,综合交通事故多发点鉴别分析方法,研究了事故多发点分析模型。首先明确被分析道路交通系统的内涵和层次结构,针对交通系统的点、线、面不同层次确立基本评价指标体系,集成常规统计法、矩阵分析法和改进的质量控制法等构建事故多发点鉴别分析模型,并研究了参数的选取及分析结果的输出形式,最后对某地9条道路的事故多发情况进行了分析。分析结果表明:道路4为事故多发道路,道路3具有最高的事故次数和当量事故次数,道路5具有最高的事故率,经综合评价,确定事故多发道路为道路3、4、5,因此,该模型可以对道路交通事故多发点进行多层面鉴别分析。     

基于DHGF评价模型的物流园区风险管理研究

为了综合评估物流园区在规划、建设及营运3个阶段的风险,考虑到物流园区风险的不确定性特征,将Delph i法、层次分析法、灰色系统评估法以及模糊综合评估法加以综合运用,提出了DHGF模型,并通过算例验证了模型的有效性。文章最后提出了应对不同阶段的风险控制及防范措施。     

汽车零部件道路模拟加载谱研究

以燃料电池的功率控制单元PCU为对象,研究获取汽车零部件道路模拟加载谱的步骤.首先是目标信号收集,然后是系统识别并获取收敛的频响函数,最后进行目标模拟并通过迭代获得能代表SVP道路的激励信号谱.利用该激励信号进行后续的室内耐久疲劳试验,以大大缩短零件验证开发时间,或用于虚拟疲劳寿命估算.     

军车驾驶适应性检测系统设计

针对军事公路运输对驾驶员的实际要求,结合地方驾驶适应性检测技术,合理选择检测项目,利用射频识别技术和DirectX技术,针对各测试项目的特点进行优化设计,研制出适合部队应用和装备的驾驶适性检测系统,提高了驾驶适性检测的自动化程度,降低了系统成本。     

结构敏感频段的提取及其在损伤识别中的应用

对于某一特定的结构来说,通过危险性分析,能够找到最可能发生损伤的构件。结构损伤识别可以只对这些构件进行研究分析,进而滤去那些不必要的识别变量,减小损伤识别数值计算的规模。由于特定构件的损伤只引起某些特定频段振动特性的改变,因此可以从全频段时程数据中提取出这些对危险构件较为敏感的频段数据进行单独分析。最后提出了结构敏感频段的提取方法,介绍了敏感频段在结构损伤识别中的应用。     

膨胀土判别与分类的模糊概率模型及应用

以模糊概率理论为基础,选取反映膨胀土基本特性的标准吸湿含水率、塑性指数、自由膨胀率、液限及小于0.002 mm胶粒含量为主要判别指标,建立了膨胀土胀缩等级分类的模糊概率模型。结合合肥—六安—叶集高速公路工程,利用模糊概率模型对其典型膨胀土进行了分类验证分析,其结果与实际膨胀潜势相当吻合。同时,对广西依托工程和全国其他地区的典型膨胀土进行了分析。结果表明,模糊概率模型具有很高的可靠性和广泛的适用性,在膨胀土判别与分类中有较好的应用前景。     

基于最小二乘支持向量机的车型识别算法研究

以感应线圈车辆检测器检测数据为分析基础,给出了基于Bayes理论的感应曲线自适应特征提取流程和方法,对选取的12个统计特征指标进行提取和优选。选择了曲线宽度、最大值、波峰数量、最小波谷值和波谷比组成车型识别模型的特征输入向量,不仅降低了输入向量的维数,缩短了最小二乘支持向量机的训练时间,同时也可加快车型识别的分类速度,增强特征值的分类辨别能力,提高车型分类的可靠性。在提出的基于最小二乘支持向量机的车型识别算法中,采用了修剪算法,加快了计算速度,同时保持了良好的回归性能。通过实例分析证明:基于最小二乘支持向量机的车型识别算法可提高自学习能力和识别准确率。