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Paramics与外部程序间数据通讯机制的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了微观交通仿真软件Paramics的插件技术及其API、基于Windows的进程间通讯及消息传递技术。在此基础上,建立了Paramics与外部程序间数据通讯机制,详细描述了该通讯机制的逻辑结构和实现算法流程。应用此通讯机制,编写了一个外部应用程序,对一个由信号灯控制的十字路口的4个方向、8个出人口的车流数量进行仿真时间间隔的采集,并进行动态OD矩阵的估算。程序演示表明:运行效果良好,该通讯机制达到了设计目的。 相似文献
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基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型 总被引:3,自引:0,他引:3
为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由约束卡尔曼滤波方程递推动态确定,最后通过广深高速公路上采集的交通流量数据对算法进行了验证。结果表明,在不同预测步长情况下,约束卡尔曼滤波组合预测模型要优于最佳的单一预测模型或与其持平,并且不受某一较差的预测模型影响,具有较高的鲁棒性。 相似文献
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车辆轨迹蕴含着大量丰富的交通流时空信息,对于全面解构城市交通路网运行具有至关重要的意义.传统车辆轨迹重构模型大多基于定点线圈检测数据或者浮动车轨迹数据作为输入数据,并且普遍未考虑过饱和交通状态.本文提出了一种基于车辆身份感知数据的车辆路段轨迹重构方法,通过构建一种绿灯相位回溯框架,基于交通流激波理论分段重构车辆行程轨迹,每次回溯过程包含两个主要步骤,即估计车辆状态和分状态重构车辆行程轨迹;然后在Paramics 微观交通仿真平台上对本方法模型的准确性进行了验证.结果表明,该方法在各种饱和状态下均能达到令人满意的应用效果. 相似文献
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考虑动态红灯排队消散时间的改进MAXBAND模型 总被引:2,自引:0,他引:2
通过分析上游交叉口的驶出车流图式的变化规律,得到下游交叉口红灯排队消散时间与相邻交叉口相位差之间的函数关系,推导出动态红灯排队消散时间模型.并将动态红灯排队消散时间模型与传统MAXBAND模型相合,考虑绿波带控制中红灯排队消散时间随相位差的动态变化,建立了改进的MAXBAND模型.将改进的MAXBAND模型进行变量代换,使其仍然可用传统的混合整数线性规划方法快速地求解.示例路网的计算结果与仿真分析表明,由于考虑了红灯排队消散时间的动态变化,改进的MAXBAND模型较原模型具有更好的控制效果,处于绿波带中的车队不会因下游红灯排队车辆未消散完毕而产生停滞,实际有效绿波带宽增加31.6%,主干方向车辆平均延误减少12.6%. 相似文献
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车辆轨迹蕴含着大量丰富的交通流时空信息,对于全面解构城市交通路网运行具有至关重要的意义.传统车辆轨迹重构模型大多基于定点线圈检测数据或者浮动车轨迹数据作为输入数据,并且普遍未考虑过饱和交通状态.本文提出了一种基于车辆身份感知数据的车辆路段轨迹重构方法,通过构建一种绿灯相位回溯框架,基于交通流激波理论分段重构车辆行程轨迹,每次回溯过程包含两个主要步骤,即估计车辆状态和分状态重构车辆行程轨迹;然后在Paramics 微观交通仿真平台上对本方法模型的准确性进行了验证.结果表明,该方法在各种饱和状态下均能达到令人满意的应用效果. 相似文献
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针对现有的车辆共享调度算法未充分考虑车辆共享调度时造成的接驳费用问题,研究最小车辆规模最少接驳费用调度优化模型,并改进二分图匹配算法进行求解.根据车辆共享过程中调度方案的优化问题描述,以满足给定出行需求的车辆规模最小以及车辆调度接驳费用最少为目标,构建双目标优化模型.基于有向无环图对车辆出行需求进行建模,将模型求解转化为二分图最大匹配且权重最优匹配问题,提出Kuhn-Munkres算法求解最大匹配最小权重匹配的权重设置条件并进行证明,进而设计Hopcroft-Karp与Kuhn-Munkres算法融合框架进行求解.以安徽省宣城市部分出行为例进行模型和算法合理性分析,479辆自动驾驶共享车辆可以满足13575个出行需求;与未考虑接驳费用目标的调度算法相比,调度总费用减少40.8%左右.算法可求解最小车辆规模并降低调度成本. 相似文献
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