面向驾驶员行为研究的基础理论——多源信息融合算法综述

驾驶员行为的研究是智能运输系统,特别是其先进的车辆控制系统仿真、研智能车辆领域中基于多源信息融合的驾驶员行为研究较为罕见.因此应从人机控制观点出发,应用模糊逻辑、非参数统计等理论以及智能协同技术,对驾驶员任务集聚、协同反应过程,特别是多源信息融合、人机协同效能在不同路网环境中的实现等建模关键理论与方法进行研究,建立驾驶员微观协同仿真模型.这是智能化交通控制与管理系统开发和实现的关键技术,对提高交通系统管理效率、缓解拥挤,减少污染和能源消耗,培育未来新产业,具有十分重要的理论价值和现实意义.     

交通流短时预测理论研究进展

交通流短时预测是智能运输系统。尤其是其先进的交通管理系统和出行者信息系统研究的一个重要内容。利用预测算法来分析交通数据，并预测未来数分钟内的交通流状态，便于及时采取适当的交通控制措施和诱导措施。