高速公路收费广场车道合理化配置研究

为评估ETC使用率提升后对收费广场通行效率的影响，并提出合理车道配置方案，依托深圳机荷高速福民收费站车道布设和收费数据，建立包含跟驰和换道行为的收费广场交通行为模型，开发收费广场交通运行微观仿真平台。分别针对平、高峰时段，以ETC车道数及使用率为变量设计80组仿真方案，综合评价不同方案下收费广场通行效率。与实测结果的对比表明：仿真平台对平、高峰时段交通量误差仅为3.46%和6.45%，为收费广场车道配置仿真分析提供了准确、可靠的实验平台；未来ETC使用率提升至90%时，福民收费站最优车道配置方案为“4条ETC车道加 5条ETC/MTC混合车道”，此时高峰时段单车平均延误可降至2.93 s·veh-1，较目前的60.23 s·veh-1 降低95%。结合交通量、交通组成及ETC使用率开展收费广场车道合理化配置研究，可为收费广场设计、运营提供关键技术支撑。     

基于随机重复爬山法的交通状态预测

合理构造影响交通状态网络结构,是实现交通状态预测的前提条件.为克服爬 山法易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于随机重复爬山法的交通状态预测方法.对随机 生成的有向无环图迭代运行爬山法得到多网络结构;通过有向边置信度的定义和置信度 阈值的计算,确定了最优贝叶斯网络结构中节点和有向边选取准则;利用最优贝叶斯网 络结构,实现了畅通、平稳、拥挤和阻塞等4 种交通状态的预测并综合评价.分析结果表 明,该方法仅选取时段、节假日等两变量时,对交通状态预测总体准确率超过85%,能够 为高速公路运行状态监测预警和决策分析提供有效方法和数据支撑.     

面向数字化管理的高速公路交通标志编码方法研究

针对高速公路交通标志存在种类多、数量大，数字化管理过程中涉及设计、管养等诸多环节，目前尚无统一编码方法的问题，在分析高速公路交通标志信息管理现状与相关规范的基础上，形成了由分类码、位置码和属性码组成的编码方案。结合国家与交通行业现行标准为上述3部分编码建立编码规则和编码结构，形成高速公路交通标志编码体系，并采用功能模块化思想，设计了交通标志数字化管理系统，并以实例验证了提出的交通标志编码方法在数字化管理中的可行性，实现了高速公路交通标志数字化编码。该编码方法可为实现高速公路交通标志数字化管理提供关键技术支撑。     

基于马尔科夫模型的船舶设备多状态系统可靠性分析方法

基于多状态理论和马尔科夫模型,建立船舶设备复杂系统的多状态可靠性模型,推导封闭形式的时变状态概率微分解算方程,给出可用度、期望性能输出和期望性能失效等可靠性度量参数分析方法。针对多状态船舶设备特种装置,实施时变可靠性典型算例分析,结果表明:利用马尔科夫模型分析多状态系统可靠性能,具有程式化高、通用性好且结论合理的特点,形成的建模思路、解算程式和分析方法可为船舶设备复杂系统的可靠性分析技术发展提供参考。     

高速公路ETC客户细分方法研究

应用大数据技术,提出一种基于车辆通行特征的ETC客户细分方法.构建了ETC客户细分指标体系并利用ETC收费数据提取了最近消费间隔、年通行频次和年消费金额等细分指标;为克服大数据聚类的失效问题,结合CLARA算法完成了ETC客户全样本数据聚类分析;建立了ETC客户细分决策树并提取出细分规则,最终实现了ETC客户星级评定.分析结果表明,本文提出的ETC客户细分方法能够解析各类客户通行特征、当前价值和增值潜能,可为高速公路运营管理单位探索ETC客户精准营销和分级费率优惠提供创新思路,同时可为进一步提高ETC客户规模和支付比例、提升ETC管理决策水平提供理论支持.     

基于ADVISOR的后置发动机驱动模块开发

为了在HB6732基础上开发混合动力客车,要在ADVISOR平台对后置发动机驱动模块进行二次开发,建立了HB6732的整车模型,并通过MATLAB/Simulink建立客车的后轴驱动模型,将模型嵌入ADVISOR中,利用HB6732客车参数进行整车性能仿真。仿真结果与实验值对比表明:仿真结果与实验结果基本一致,建立的整车模型以及开发的后轴驱动模块有较好的仿真精度,能运用于后续混合动力客车的开发。     

电动汽车复合制动系统研究现状综述

从原理、结构、特点、控制策略和制动动力学控制等方面阐述了电动汽车复合制动系统的发展现状,针对复合制动系统的3种结构型式(油门踏板型、未解耦型和解耦型)进行了对比分析,表明解耦型复合制动系统是未来复合制动系统的主要发展方向。重点分析了解耦型复合制动系统的控制策略,并且总结了正常制动和紧急制动2种工况下液压制动力和再生制动力的动态协调控制方法,最后提出复合制动对于液压制动系统的设计要求。     

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ETC收费数据中蕴含着大量的信息,如何利用数据挖掘技术解决运营管理中的问题成为高速公路管理部门的迫切需求.本文选取ETC历史数据构建路径序列事务数据库,针对基本Markov路径预测模型预测准确率低、覆盖率低的缺点,提出了一种基于混合Markov路径预测模型预测高速公路车辆路径的方法,利用该方法实现了高速公路ETC车辆未来通行状态的预测,同时检测出异常的路径序列.实验结果表明,该方法检测结果可靠,总体预测准确率达到83%以上,能够为高速公路管理部门开展收费稽查、提高ETC管理水平提供理论依据和决策参考.