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研究车路协同城市快速路与邻接交叉口主线分散换道和速度引导自适应控制方法. 对高饱和度入口匝道与邻接交叉口,提出主线分散换道自适应控制方法,依据合流区上游不同车道密度制定换道规则,以主线流量最大化为目标确定邻接交叉口相位相序;对出口匝道存在超长排队,提出主线速度引导自适应控制方法,依据主线上游车辆目的地确定速度引导策略,以出口匝道需求与通行能力相匹配为目标确定出口匝道关联相位优先权. 采用元胞自动机模型仿真验证,结果表明,所提方法与非协调控制、传统协调控制、车路协同交叉口自适应控制相比,区域流量分别提高17.38%、5.52%、10.06%,总时间消耗分别下降35.86%、 26.21%、17.39%. 相似文献
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研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。 相似文献
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传统方法忽略了对船舶大数据网络干扰信息瞬时特征参数的获取,导致识别精度偏低,为此提出并设计了一种干扰信息的高效识别方法。对大数据网络中的不同干扰信息进行离散化处理,以提取准确的特征参数,对干扰信息进行修正与降噪处理后,采用决策分类的方式,对船舶通信过程中产生的干扰信息进行识别计算,实现干扰信息的高效识别。实验结果表明,高效识别方法能够将大数据网络中的干扰信号准确识别出来,较传统方法的识别精度高出了31.7%,具备极高的有效性。 相似文献
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面对机遇与风险并存的局面,中国港口企业如何学习河钢塞钢管理团队的成功经验,在"走出去"的过程中,用最短时间实现最大化发展近几年,随着"一带一路"倡议转入实体层面的推动,中国港口企业纷纷走出国门,积极开拓海外市场,投资项目的数量和规模不断扩大,取得了不错的成绩。 相似文献