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101.
以城市交换中心这一功能复合型交通节点为对象,采用节点-场所模型进行城市交换中心各功能区规模协同性分析以避免现有交通节点容量设计中存在的忽略各功能区联系的问题。通过引入节点-场所模型,对城市交换中心各功能区规模之间的协同性进行分析并做出相应调整,以确保各功能区规模之间处于平衡发展状态。根据容东片区城市交换中心各功能区规模协同性分析结果,得出城市交换中心的交通功能区占比约为58%、城市功能区占比约为42%时,各功能区处于平衡发展状态,该结果可为功能复合型交通节点的容量设计提供参考,也拓展了节点-场所模型在枢纽地区空间演化中的应用。 相似文献
102.
103.
在交通管理和评价时,信号配时对监测评价路口运行状态,评价路口配时方案至关重要.但是,大范围的实时信号配时方案的获取尚缺乏简明有效的途径.本文提出两种基于移动导航数据计算固定配时路口信号配时的方法.第一种方法是在不考虑驾驶员驾驶行为差异性时,得到路口红灯和车均延误的关系模型,从而计算某相位的红灯时长.另外一种方法是基于车辆通过停止线的时间,结合本文提出的上升梯度法,得到某阶段红灯时长.本文通过实际的路口案例计算,将预测结果和已知路口的信号配时比较,表明此方法计算得到的红绿灯时长准确度较高,为后续进行路口运行状态和通行能力研究提供了数据支持. 相似文献
104.
一、征稿范围
1.导航与控制:精确导航技术、复合导航技术、以及实现区域时空一致和协同精确导航定位体系研究。 相似文献
105.
针对结构抗震实验,在简单介绍常用实验方式和国内、国外研究进展的基础上,分析了网络协同拟动力实验在多跨桥梁结构抗震实验分析中的应用,最后得出该方法有良好应用前景的结论。 相似文献
106.
107.
[Objective ] To meet the requirements of remotely controlling ship in curved, narrow and crowded inland waterways, this paper proposes an approach that consists of CNN-based algorithms and knowledge based models under ship-shore cooperation conditions. [Method]On the basis of analyzing the characteristics of ship-shore cooperation, the proposed approach realizes autonomous perception of the environment with visual simulation at the core and navigation decision-making control based on deep reinforcement learning, and finally constructs an artificial intelligence system composed of image deep learning processing, navigation situation cognition, route steady-state control and other functions. Remote control and short-time autonomous navigation of operating ships are realized under inland waterway conditions, and remote control of container ships and ferries is carried out. [Results]The proposed approach is capable of replacing manual work by remote orders or independent decision-making, as well as realizing independent obstacle avoidance, with a consistent deviation of less than 20 meters. [Conclusions]The developed prototype system carries out the remote control operation demonstration of the above ship types in such waterways as the Changhu Canal Shenzhou line and the Yangtze River, proving that a complete set of algorithms with a CNN and reinforcement learning at the core can independently extract key navigation information, construct obstacle avoidance and control awareness, and lay the foundation for inland river intelligent navigation systems. © 2022 Journal of Clinical Hepatology. All rights reserved. 相似文献
108.
109.