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通过对城市交通事故影响下交通流的分析,结合元胞自动机的原理并进行了相关改进,构建了交通事故影响下车辆的跟驰模型以及变道绕行模型.此外,利用MATLAB编写仿真程序,并由仿真结果分析了在交通事故影响下车流速度的传播特点,发现障碍物对整体交通流的影响要远远超过实际上的物理范围,且影响的消散也非线性. 相似文献
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行人过街信号与交叉口信号的协调控制 总被引:2,自引:2,他引:2
通过对现行理想干道典型路段行人交通和机动车交通运行状况分析,在现场实地调查的基础上,运用适合中国交通现况的定时式线控系统理论,对交叉口和人行横道进行信号配时优化.应用结果表明对路段和主线机动车流进行协调控制设计,可以有效减少过街行人对主线车流的干扰,在满足行人过街要求的同时获得较好的主线绿波带宽. 相似文献
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基于误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络建立了适应能力较强的信号交叉口进口车道平峰时的交通延误网络模型,并利用邯郸市某信号交叉口进口车道的平峰小时交通延误的数据,对该BP神经网络预测模型进行训练和测试.比较分析预测结果和实际数据,结果表明该BP神经网络对于交叉口进口车道的交通延误预测结果可靠有效.此外,在交通情况更加复杂的信号交叉口或者时间段,以该模型为基础可以建立更加可靠的预测信号交叉口进口车道交通延误模型. 相似文献
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为了提高面向不平衡数据集的交通事件检测综合性能,提出了两种基于GA启发式抽样方法的交通事件检测算法.基于GA的实例选择抽样方法(GA-IS),解决非启发式抽样方法人为设定抽样率导致的检测效果不稳定问题.基于GA的支持向量选择抽样方法(GA-SS),改善学习集数据量较大时的检测效率.实验采用新加坡AYE仿真数据库,以支持向量机作为分类器进行事件检测.结果表明,基于遗传算法实例选择抽样的检测模型检测率达到94%,平均检测时间为1.413 3 min,性能指标PI为0.157;基于遗传算法支持向量选择抽样的检测模型决策时间为4.55 s,综合性能最优,其PI为0.151;基于少数类过抽样算法(SMOTE)的检测模型决策时间为35.21 s,PI为0.329,与非启发式抽样方法相比,所提方法能有效改善面向不平衡数据集的事件检测综合性能. 相似文献
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针对交通数据的缺失问题,采用基于时间相关性、空间相关性和时空相关性的多种数据修复方法对缺失数据进行处理.基于时间相关性的修复方法包括历史数据法、移动平均法、指数平滑法和线性回归法等.基于空间相关性的修复方法利用相邻车道和相邻检测器所采集的数据对缺失值进行处理.基于时空相关性的数据修复方法结合交通流的时间相关性与空间相关性对缺失数据进行修复.基于美国加州I-880高速公路交通流数据的实验结果表明,平滑系数α=0.1时的指数平滑法和利用相邻车道数据加权平均法得到的缺失值修复结果最优. 相似文献