基于遗传算法的BP神经网络短时交通流预测

对BP神经网络模型、方法及遗传算法的基本原理进行了分析,将遗传算法与标准BP神经网络算法相结合构建了基于遗传算法的神经网络算法;建立了基于BP神经网络的短时交通流预测模型,对BP神经网络算法及基于遗传算法的BP神经网络算法进行设计,并将其应用于短时交通流预测模型的仿真计算,仿真结果表明基于遗传算法的BP神经网络算法具有更快的计算速度及更好的适应能力,该方法可以较好地应用于短时交通流预测。     

基于模糊聚类和手机定位的高速公路车辆信息采集

高速公路交通信息在高速公路管理中起着重要的作用.首先介绍了几种常用的手机定位技术,并在定位精度及设备成本方面进行了比较.在借助通信网络得到高速公路上车载手机的连续位置的基础上.采用模糊聚类分析方法分析计算得出车辆的位置、速度及车型信息,并利用MATLAB进行仿真研究,验证了该方法的有效性.     

城市地铁线与常规公交线路接驳问题初探

通过分析常规地面公交起讫点与轨道交通吸引半径的关系,结合青岛地铁1号线黄岛段的具体情况,研究城市地铁线与常规公交线路接驳问题.对已有常规地面公交线网和新增接驳公交线网进行调整和优化,初步实现了城市轨道交通与常规公交接驳的两方面功能:一方面多模式分层次的公共交通结构满足不同的出行需求,增强公共交通的吸引力,提高公共交通在出行方式中的分担比例;另一方面,常规公交为城市轨道交通集散客流,降低两者之间不合理的竞争,达到公共交通系统内部双赢,为乘客提供高效、便捷的出行服务.     

城市地铁线与常规公交线路接驳问题初探 ——以青岛地铁1号线黄岛段为例

通过分析常规地面公交起讫点与轨道交通吸引半径的关系,结合青岛地铁1号线黄岛段的具体情况,研究城市地铁线与常规公交线路接驳问题。对已有常规地面公交线网和新增接驳公交线网进行调整和优化,初步实现了城市轨道交通与常规公交接驳的两方面功能：一方面多模式分层次的公共交通结构满足不同的出行需求,增强公共交通的吸引力,提高公共交通在出行方式中的分担比例;另一方面,常规公交为城市轨道交通集散客流,降低两者之间不合理的竞争,达到公共交通系统内部双赢,为乘客提供高效、便捷的出行流程。     

汽车机械式自动变速器换档规律的动态评价方法研究

本文根据机械式自动变速器的换档特性,应用计算机仿真技术,通过建立换档规律的动态评价系统,分析了不同换档规律对AMT车辆燃料经济性的影响,其分析结果与试验结果有很好的一致性。所建立的动态评价系统和相应的分析方法对进一步研究机械式自动变速器换档规律的动态特性及其对汽车性能的影响有一定的参考价值。     

基于改进Dijstra 法的路径优化仿真研究

在分析传统Dijkstra算法的基础上,针对该算法在路径优化中存在的不足,主要采用邻接表与循环链表相结合的方式存储数据,同时通过改进的快速排序算法对权值进行排序,实现了对邻接节点的快速搜索,得到了一种改进的Dijkstra算法.将其应用于最优路径的搜索,通过实例对该算法进行仿真分析,验证了算法的有效性.     

基于改进Dijkstra算法的路径优化仿真研究

文章针对传统Dijkstra算法在路径优化过程中存在的不足,从路网拓扑关系存储和快速搜索技术两方面对其进行了改进,得到了一种改进的Dijkstra算法,并通过实例仿真分析,验证了该算法的有效性。     

网状高速公路网下的多路径识别模型与费用清分算法

我国的高速公路网发展形成了复杂的网状结构,各省目前普遍面临着如何实现准确的收费清分的问题。本文提出了可以识别车辆行驶路径的"RFID标识站 组合式收费卡"的收清系统模型,利用支撑树理论确定需添加的RFID标识站的位置和数量,引入有效路径系数标定路网的合理路径,给出了依据车辆行驶路径的精确清分算法。最后以山东路网为例进行路网建模和算法分析,结果验证了本模型算法能实现公平、公正的通行费清分,符合高速公路管理的实际需求。