基于Matlab的BP神经网络在公交车辆调度中的应用

根据公交站点客流集散量,选用合适的BP神经网络构建公交车辆调度形式的神经网络预报模型.运用BP神经网络Matlab工具箱设计的基本方法与过程,将BP网络模型引入公交车辆的调度方案研究,计算结果表明,BP模型应用于公交车辆调度形式预测中具有较高的预测精度和良好的泛化能力.     

路段通行能力计算及其服务水平分析

提高城市道路路段的通行能力与服务水平，是解决与改善城市交通拥堵的根本目标。基于昆明市的交通状况及已有大量调查资料上，采用一种以V／C比(负荷度)为指标的分析方法，以利于路段通行能力的提高和服务水平的改善，本文的研究结果为昆明市交通规划和管理部门提供决策与方案有重要的参考价值。     

城市快速路可变限速策略

对城市快速路可变限速控制策略的理论基础进行了研究.在对快速路上的主线车速、进出口匝道车速、分流点合流点车速的特性及速度分布特性进行深入分析的基础上,建立了快速路主线车速-密度动态关系模型,提出考虑出口匝道、不良天气以及道路线形因素下基于安全性的3种主线车速的约束条件.利用积分调节器建立了入口匝道控制模型;提出了基于道路服务流量、行程时间、入口匝道平均等待时间以及行程时间延误4种可变限速的目标函数,利用4种目标函数的线性组合建立了3种系统最优问题,即:低密度状态下路段通行能力最大,行程时间最短;中密度状态下路段通行能力最大,入口匝道平均等待时间最短;以及高密度状态下入口匝道平均等待时间最短,主线车流行程时间延误最短.利用VISSIM仿真模拟手段对可变限速控制模型进行分析,得到可变限速控制策略下与未采取控制策略下的交通流参数结果,验证了可变限速控制策略的有效性.     

考虑大型车因素的支持向量机短时交通状态预测模型研究

高速公路是运输效率高、通行能力大、具备全控制条件的道路,及时发现异常交通状态并采取相应的管制措施是保持良好通行能力的基础。交通状态的短时预测技术能够在实时交通状态数据的基础上对交通状态发展趋势进行预测,为高速公路主线运行管理及匝道交通控制提供决策依据。本研究首先应用灰色关联度理论,分析了道路车型组成比例对交通状态的影响,发现车流中的大型车比例与车流平均速度存在较强的关联性,而且在纵断面线形较为复杂的山区高速公路,车流中大型车比例对车流速度的影响更为显著;然后建立了引入大型车辆比例影响因素的基于支持向量机(SVM)模型的高速公路短时交通状态预测模型,最后通过实测数据及对比试验验证了模型的可行性与准确性。结果表明:本研究设计的支持向量机预测模型具有较为准确的预测效果,均方误差为0. 024 19,决定系数为0. 58;与未引入大型车辆比例的预测方案相比,均方误差减少0. 22,决定系数增大0. 27;与传统的BP神经网络模型相比,支持向量机短时交通状态预测模型预测结果震荡幅度小,所需训练样本量少,具有良好的预测精度,综合性能较好;通过时间序列分析得到,以前6,7个时间点作为输入的预测方案效果较为准确,若时间选取过多,将对模型产生干扰,预测效果反而不好。     

中小城市居民出行特征分析及交通发展对策研究

通过对安宁市2009年工作日及双休日居民出行调查数据的深入分析整理,并与大城市居民出行特征相对比,总结归纳出中小城市出行次数高,出行距离不长,以上班上学出行为主,体力出行时耗较长,高峰峰值明显等特有的出行特征,并在此基础上,从道路建设、交通管理和公共交通发展等方面,为中小城市未来的交通发展提出了相应的对策及建议.     

城市出入口交通问题系统分析及相关对策

本文通过对昆明市城市交通东出入口存在的问题及其解决对策的分析，阐述了重视分析和解决城市交通出入口存在的问题的必要性和紧迫性，提出了解决交通问题的系统观和综合观。     

交通运行管制与现代城市交通

城市化的发展必然促使交通需求的增加，运输车辆激增，增知了道路的负担，城市道路的阻塞问题，将日趋严重。道路资源的有限性和建设周期长与投资大的局限性，难以对城市近期的道路与车辆的关系进行有效的调整。实行城市道路的交通运行管制，将会对城市近期交通有较大的改善。     

昆明市停车问题现状及对策

随着昆明市交通的发展和小汽车数量的增加,停车问题日益严重。对昆明市停车现状进行调查分析,指出存在的停车问题,并结合实际提出相应的改善措施。     

浅析昆明市公共停车问题及建议对策

近年来,随着昆明市机动车的迅速增长,昆明市的“停车难,行车难”问题成为亟待解决的重要课题。本文首先分析昆明市的现状及存在问题,然后分别从“硬”、“软”两个方面提出了相应的改进对策。