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对现有的交通流动力学模型进行了简单的评价,在此基础上提出一种新的高阶混合交通流动力学模型,新模型重点研究了混合交通中的干扰项,用粘性项来计算交通阻力,然后对建立的交通流动力模型在特征根问题(车流应是各向异性)、负速度问题(车流倒退)和线性稳定性(主要指高密度下的车流稳定性)问题进行了理论分析。理论分析结果表明,新的高阶交通流动力学模型有效解决了困扰大多数高阶非平衡连续流模型难以处理的问题,而且新模型充分考虑了混合车流中不同车型比例车辆间的粘性阻力,相比较其他模型更能准确反映非纯小车流情况下的交通真实情况。 相似文献
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信号交叉口右转机动车与行人和非机动车冲突研究 总被引:1,自引:1,他引:0
研究的主要内容为:未设置右转专用相位的信号灯控制道路交叉口右转机动车流与行人和非机动车的冲突行为,包括冲突数据的采集和提取、右转车流受到干扰前后速度与过街时间对比分析以及机非冲突速度-距离模型。以现实交通数据为基础,通过软件提取右转机动车与行人和非机动车冲突数据,建立标准统一的冲突数据库,以此为基础对比分析右转车流正常行驶状态和受到干扰情况下通过道路交叉口时的车速和过街时间,并建立右转车辆距离机非冲突点不同位置时所对应不同速度的统计模型。研究结果对右转专用相位设立标准的建立和相应信号配时方案的设计具有一定的工程指导意义。 相似文献
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针对交通网络中的交叉口车流具有连续时间特性,动态信号灯的切换具有离散事件特性的情况,以4相位单交叉口为对象,建立了1个4相位交叉口的混杂自动机模型,该模型中以车辆排队长度为连续状态变量描述连续车流动态,以信号灯状态为离散状态变量描述离散信号灯动态。在该模型的基础上分析了交叉口各个方向的输入、输出车流动态,采用CheckMate3.6工具箱进行仿真。仿真结果表明该模型不仅能够刻画交叉口车流的动态混杂特性,而且能够验证信号灯配时方案对车流疏导是否有效,从而为信号灯配时设计提供1种检验方法。 相似文献
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给出了三弯矩样条函数插值模型,用以解决非等距时序GM(1,1)的灰色预测问题.在国际平整度指数IRI的非等距时序样条灰色预测应用实例表明,该方法在作非等距时序列向等距时序列转换中保留了原有数据序列所呈现出的阶段性规律,具有精度高、实用性强的特点. 相似文献
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自行车是城市居民出行的主要方式之一,研究自行车交通流的特性对于合理规划道路交通资源,提高白行车交通服务水平具有重要意义。针对白行车交通流与机动车交通流的不同特征,提出了以单位面积车道上车辆集散程度定义白行车交通流密度的新方法,并基于调查数据,研究了非拥挤状态下自行车交通流密度、车速和流率3个参数的相关性,发现非拥挤自行车流的速度总是分布在接近期望车速的范围内,且与流率、密度无关,而速度的离散程度随着密度的增大而减小。最后,分析了车道、宽度与交通流3个参数的相关性,并建立了相应的回归模型,模型可用于在给定自行车交通需求以及服务水平条件下自行车道的设计宽度。 相似文献
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为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%. 相似文献
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针对现有端到端自动驾驶网络对于类人驾驶行为与思维特征模拟不足的问题,从类人驾驶特征出发,设计了一个包含时空特征、历史状态特征及未来特征的端到端类人驾驶控制决策网络。采用多层卷积和长短期卷积时序记忆网络(Conv-LSTM),对前方道路视觉感知图像时间序列进行时空特征提取,同时采用一维卷积和长短期时序记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM) 对车辆状态信息时间序列进行历史状态特征提取,进而采用多任务参数共享方式进行当前时刻和未来序列的方向盘转角、车速的控制决策,并以未来序列作为辅助任务督促当前时刻的主任务学习。为更好地耦合汽车纵横向控制参数学习的过程,还提出一种权衡纵横向控制参数损失量级及学习速度的权重自适应方法,并引入容差阈值,建立衡量纵横向控制参数训练效果的评价方法。依托Comma2k19数据集对所构建控制决策网络进行训练和验证,体现出良好的可行性及优越性。 相似文献
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基于交通流元胞自动机模型的车辆当量换算 总被引:2,自引:1,他引:2
将一维元胞自动机模型用于模拟周期性边界条件下高速公路的车流运动,用随机慢化FI模型对一定交通环境下车流的车速与密度之间的关系进行仿真分析。探讨了不同车型和车速对道路最大流量(最大通行能力)的影响。依据不同车型在同一道路上的不同通行能力,提出了一种不同车型车辆之间当量换算系数的确定方法。在模拟仿真过程中,考虑不同类型车辆的最大行驶速度及所占空间不同,仿真模型具有不同的参数。通过计算机模拟,得到不同车型的交通流基本图,根据相同道路条件下的最大流量值,给出了以通行能力作为基准时当量换算系数的计算公式。 相似文献
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《中国公路学报》2017,(1)
针对HCM2010交织区速度预测模型存在的3个典型问题,分别提出了交织区速度预测分段模型和改进的回归模型。选取上海市快速路4个典型交织区作为研究对象,利用遗传算法分别对HCM2010模型、分段模型和改进的回归模型参数进行了标定。为进一步测试所提出的模型,利用仿真试验的方法,对所提出的改进回归模型进行了敏感性测试。结果表明:改进的回归模型预测精度最高,交织车流速度预测平均误差为9.52%,非交织车流速度预测平均误差仅为6.64%,且改进模型不会出现交织车流速度大于非交织车流速度这种明显违背现实的预测结果;新的3个交织区的验证结果表明,改进的回归模型交织车流速度预测误差为10.79%,非交织车流速度预测误差为10.45%,所提出的模型具有良好的适用性。 相似文献
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高速公路事件检测是交通管理与控制中十分重要的环节。将交通流动态预测与事件检测相结合,探讨了基于偏差分析的事件识别方法。该方法对3个主要的交通流参数,交通量、地点车速和时间占有率进行动态预测,对预测值与实际值的偏差进行统计分析,明确了事件检测的具体步骤和事件发生概率的计算模型。该方法不受检测路段具体位置和时间的限制,具有较高的检测率和较小的误报率,有助于管理人员制定决策。 相似文献
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《汽车工程》2017,(6)
为实现混合动力汽车的实时最优能量管理,提出一种基于智能网联的分层能量管理控制方法。上层控制器利用交通信号灯正时求解目标车速的范围,而采用快速模型预测控制(F-MPC)算法预测给定时间窗口内的最优目标车速序列。下层控制器根据最优目标车速序列,利用基于威兰斯线方法的等效燃油消耗最小策略(WLECMS)进行混合动力汽车能量管理。硬件在环试验结果表明,所提出的基于智能网联的上层控制器可避免混合动力汽车红灯停车,而F-MPC可实现与MPC相近的最优车速预测和燃油经济性,且每一时间步长的计算时间可缩短到MPC的7.2%;WL-ECMS可实现良好的车速跟随,百公里油耗与ECMS相当,且每一时间步长的计算时间可缩短到ECMS的1.48%。 相似文献
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本文针对灰度模型在原始数据序列波动较大时,预测精度较低的情况,提出了基于BP神经网络的时序残差模型.文中使用BP神经网络训练时序残差,再结合灰度模型,较好地提高模型精度和预测精度.此模型不仅适合于原始数据波动较大的序列,而且对非波动性数据序列也有很高的精度. 相似文献
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利用时柴油机磨损试验中采集的润滑油的光谱油料分析数据,研究了对光谱油料分析数据的处理方法,主要采用一元线性回归分析、多元线性回归分析和时间序列分析的方法。对主要的磨损元素浓度值和运行时间建立一元线性回归模型;对几种具有相关关系的磨损元素浓度值建立多元线性回归模型;利用时序分析理论对光谱仪所得到的具有一定大小、顺序和相关性的磨损元素浓度值的随机序列进行建模,实现对柴油机磨损状态的预测,为进一步的故障诊断打下基础。 相似文献
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高速公路车速离散性与交通事故的关系及车速管理研究 总被引:39,自引:3,他引:39
对高速公路的车速标准差和亿车公里事故率的数据进行回归分析,建立了二者的关系模型,模型表明车速分布越离散,事故率越高,从而为高速公路的车速限制提供了理论依据。利用中国14条高速公路的地点车速调查数据,对15%位车速、85%位车速与单圆曲线的曲率变化率CCRs进行回归分析,分别建立了85%位车速与CCRs的回归模型以及15%位车速与CCRs的回归模型,利用这些模型提出了合理的基于交通安全的车速限制建议值。 相似文献