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天气条件是引发高速公路交通事故的重要因素之一,通过分析灾害性天气对高速公路运营安全造成的不利影响,结合对国内外现有限速政策的借鉴,提出一种基于可变限速系统的限速对策,综合考虑事故多发路段实时的环境和路面状况,采用动态的车速控制,有效降低灾害性天气下高速公路事故多发路段的安全风险,最终提升高速公路安全运营水平。 相似文献
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基于山区高速公路立交出口匝道区域线形指标偏低、气候变化频繁的特点,在限速管理上,提出“匝道动态限速,主线联动限速”的可变限速策略。匝道的限速值是依据车辆横向稳定性和停车视距两个约束条件,并考虑路面附着系数和道路能见度的动态变化特性进行确定。主线受出口匝道影响路段的限速值是依附匝道圆曲线路段限速值和实际减速车道长度进行确定。在参数取值的探讨中,区分了纵向附着系数和横向附着系数的不同影响。研究成果可以为山区高速公路的运营安全管理尤其是限速管理提供借鉴。 相似文献
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近两年,随着我国高速公路通车里程的不断延伸和车辆性能的逐年提高,部分驾车和乘车人觉得我国高速公路“路宽了,车好了”,120公里/小时限速要求有些过低,对超过此限的处罚也颇有微词,特别是沈大高速公路经双向8车道的改扩建后,为沈大高速公咱限速“松绑”的呼声不断, 相似文献
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有限阶段马尔可夫决策的可变限速控制模型 总被引:2,自引:1,他引:1
分析了高速公路主线可变限速控制的作用,研究了现有的限速方法,将高速公路主线可变限速控制过程看作是离散时间的马尔可夫决策过程,提出基于强化学习与有限阶段马尔可夫决策的可变限速控制模型,通过与交通环境的交互学习进行模型的动态调整。采用有限阶段向后递归迭代的算法对模型进行求解,运用Paramics仿真软件对长吉高速公路全程进... 相似文献
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根据驾驶人在动视力和视野范围内的信息处理能力,建立了高速公路交通事故现场路段限速值计算模型.根据道路与环境、交通流、交通管理、驾驶人与其他人员以及天气等事故现场信息,运用人机工程学原理,将各类信息的出现概率进行量化处理,并由事故现场基本信息特征计算得到典型高速公路交通事故现场的限速值.计算结果表明:双向四车道高速公路单... 相似文献
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高速公路的限速受法律、道路、交通等因素的影响。以大循高速公路为例,在分析道路设计指标适用性的基础上,综合其他相关因素,确定其最高限速值为80km/h,进而研究制定了大循高速公路的限速方案。针对长大下坡路段易出现超速的问题,研究设置相关交通安全设施,配套交通管理、交通服务措施,确保车辆不超速行驶。 相似文献
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高速公路天气状况实时监察对于高速行车安全具备重要意义,然而气象检测只能对大范围区域的气象情况进行预报,不能满足高速行车各个路段气象情况实时检测的需求. 为此,提出一种基于双路神经网络融合模型的高速公路雾天检测算法. 该算法基于双路深度神经网络融合模型,提取雾天图像的可视深度图以及暗通道图像两种视觉特征,并利用深度神经网络进行建模,获得初步分类结果;然后,再利用均值融合层进行分数融合. 为了全面评测该算法的性能,构建了一个覆盖多个省份高速公路的视频监控雾天数据集(express way fog detection dataset,EWFD),该数据集能够全面涵盖国内高速公路的天气情况,并在该数据集上做了全面的分析对比实验. 实验结果显示,本文所提出的双路神经网络融合模型的雾天监测算法取得了93.7%的准确率,与国际前沿的检测分类算法101层残差网络(ResNet-101)相比,本文提出的算法准确率提高了10%以上. 相似文献
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在高速公路管理中,如何针对不同类型、不同区域、不同建设规模等数量繁多的隧道制定针对性、差别化的管理方案是管理部门的难题之一。本文通过参考国内外已有的研究成果,开展对高速公路隧道重要度影响因素的深入分析,提出六个重要度评价指标:隧道土建结构,隧道长度,隧道路面状况,隧道交通量,绕行距离,雨、雾、冰雪天气,并通过采用AHP方法与模糊熵法确定各指标权重,建立了完整的隧道重要度评价方法,使隧道管理部门能够根据高速公路中隧道重要度的差异,制定相应的管理方案。 相似文献
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主要研究费率调整对全公路网、不收费公路、高速公路及城市道路的交通影响。同时,以高速公路交通功能保障和基本服务水平为约束指标,提出与交通调节目标相对应的弹性收费方法和评价指标体系。最后,以上海市高速公路网流量调控的弹性收费方案为例进行评价。 相似文献
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利用可辨识矩阵对影响路面使用性能评价的宽泛指标集进行分类、约简,得出对路面使用性能评价最有影响的数据指标,建立RBF神经网络模型,并把处理后的数据指标作为RBF神经网络的输入进行训练、仿真.通过实例,给出了该方法的具体实现过程.与没有采用指标约简的RBF神经网络进行结果对比,该方法在路面使用性能评价上更具有实用性、有效性和可靠性. 相似文献
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采用因子分析将公路运输枢纽载体城市的14项统计指标简化为3类综合因子,构建Koho-nen网络模型并输入综合因子变量得到公路运输枢纽的初步分类方案,通过F-统计量检验分类效果发现将所选44个公路运输枢纽分为4类最佳.结果表明,因子分析与Kohonen网络结合是一种有效的公路运输枢纽分类方法,公路运输枢纽具有较明显的4个层级结构. 相似文献
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为提高高速公路沥青路面使用质量的评价精度,将T-S模糊理论与BP神经网络相结合,以高速公路沥青路面的路面状况指数、路面结构强度指数、道路行驶质量指数和路面抗滑性能指数4个检测指标作为输入变量,根据模糊推理规则构建路面质量评价的非线性映射关系,路面检测指标经过模糊神经网络的学习和训练,直至网络输出与期望输出的误差达到最小,去模糊化后得到各路段的精确评价结果,建立了路面使用质量的综合评价模型.用实际检测数据对该模型进行了验证,结果表明:该模型具有模糊系统的逻辑推理能力和神经网络的定量数据处理能力,通过本文方法仿真得到的路面质量的综合评价结果,与期望值的相对误差小于2.1%. 相似文献
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通过神经网络知识获取模型,将神经网络的自适应学习能力和专家系统的解释能力综合在一起,提出一种将神经网络和专家系统结合在一起的综合决策系统.一方面,该综合决策系统应用神经网络的自适应学习功能解决了专家系统在知识获取方面存在的"瓶颈"问题;另一方面,运用专家系统的解释能力解决了神经网络的"黑箱"问题. 相似文献
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为了提高海上交通安全风险预警的实用性与精度, 建立了能见度不良天气下海上交通风险预警系统, 由风险矩阵知识库、交通流密度预测子系统与能见度预警子系统组成; 通过采集大样本, 运用不完备信息条件下模糊信息分配理论修正了专家调查法, 确定了海上交通风险矩阵; 采用人工神经网络中极限学习机理论的短时船舶交通流密度预测算法计算了交通流密度; 采用区域大气模式系统对气象和海洋预报部门提供的能见度预报数据进行空间和时间精细网格化划分, 计算了能见距离; 采用系统预测了空间网格为2nmile×2nmile和时间步长为10min的关注海域的能见距离和交通流密度, 以验证系统的有效性。仿真结果表明: 2个不同时间段12个时间点的能见距离预测准确率分别达到75%、75%、80%、75%、80%、75%和75%、75%、80%、80%、80%、75%, 相应的交通流密度预测准确率全部达到80%, 预测结果可靠, 并且, 实现了能见度不良天气下海域航行风险的可视化与智能化监控。 相似文献
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高静如 《重庆交通大学学报(自然科学版)》2013,32(2)
应用沪渝高速公路重庆绕城段(G5001)和渝昆高速公路(G85)重庆段上的天气、交通检测设施采集到的信息以及重庆高速公路路网的雾天管理信息,分析了雾对高速公路交通的影响,并对高速公路路网雾区路段的雾灾害严重程度进行了评价。研究表明:不同能见度下雾使G85高速公路重庆段运行车速降低7%~61%,流量损失6%~95%,G5001运行车速降低4%~29%,流量损失24%~93%。综合考虑雾的出现频率和严重程度以及路段交通水平,采用主成分分析及聚类分法建立了高速公路雾灾害严重影响程度指数计算模型,提出雾灾害指数的分级标准。对重庆高速公路网146个管理单元的雾灾害指数进行了评价和分级,确定特别关键路段19个,关键路段24个,次关键路段49个。 相似文献