基于浑沌神经网络的动态交通量预测方法研究

介绍了目前国内外道路交通量预测的方法、特点及实际的预测效果.由于城市道路交通的复杂性,使得一些现有交通量预测方法的预测精度不高.针对这些问题,应用混沌神经网络,建立了城市道路交叉口出口交通量的浑沌神经网络预测模型,并与传统的BP神经网络预测结果对比,表明此模型具有较好的预测效果.     

基于TCT的平面交叉口灰色聚类评价方法

交通冲突技术是一种非事故统计评价方法,是以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于传统的事故统计评价方法。应用交通冲突技术,引入交通冲突与混合当量交通量的比值(TC/MPCU)作为评价指标,提出对以时均交通冲突和交通量数据为依据的交叉口进行安全评价的交通冲突灰色聚类评价法。并以某市5个相似交叉口的实测值加以验证。     

道路交叉口交通冲突灰色评价研究

交通冲突技术是国际交通安全领域新兴开发的非事故统计评价方法,是以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于传统的事故统计评价方法。本文应用交通冲突技术,引入交通冲突与混合当量交通量的比值(TC MPCU)作为评价指标,提出对以时均交通冲突和交通量数据为依据的交叉口进行安全评价的交通冲突灰色聚类评价法,并设计了计算软件,为交叉口的安全评价提供一种新的研究途径。最后提出了基于交通冲突技术的交叉口安全改善方法,以实现安全评价的最终目的。     

基于交通冲突的交叉口安全模糊综合评价

针对传统的平面交叉口安全评价方法存在的缺陷,将交通冲突技术和模糊综合评价方法引入其中.通过对交通冲突技术进行简单的介绍,对传统的评价指标进行扩展,建立了适用于平面交叉口的评价指标、评分等级.在其基础上,将交通冲突技术和模糊综合评价方法相结合,建立适用于评价平面交叉口安全的模糊综合评价模型,并结合南京市一个典型的交叉口进行了实例应用.     

交通冲突量的BP神经网络预测方法

交通冲突预测是进行交通事故预防和制定安全改善措施的有效手段，节约观测时间和人力。针对BP网络的缺点，提出了改进的快速BP算法，建立了交通冲突量的BP神经网络预测方法，并应用该方法对具体的交叉口交通冲突量的预测实例进行了研究，实践验证了该方法的有效性。     

基于交通预测的多态交通流信号控制

为解决现有信号控制方法对多态交通流交叉口适应性不足的问题,通过在交叉口设置多功能进口车道和车辆检测器、车道控制器等硬件设施,进行了短时交通流预测基础上的多态交通流条件下交叉口信号配时优化研究。根据交通量预测数据,建立信号控制延误估计模型,以交叉口总延误最小为优化目标选取多功能车道流向,根据每相位最大排队长度逐步优化绿灯时长并实施信号控制。短时交通预测以小波分析为基础,采用RBF神经网络及Markov链分别预测交通流的稳态与随机部分。使用VISSIM软件对设置多功能车道的交叉口多态流信号控制方法进行了交通仿真。分析结果表明：该方法可有效降低行车延误,提高交叉口服务水平。     

交通量预测的神经网络集成方法

首次将神经网络集成技术引入交通量预测。神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,可显著提高学习系统的泛化能力。在Boosting和Bagging集成方法的基础上,提出基于分治策略的神经网络集成方法,并且讨论了网络权重分配算法。使用上述三种神经网络集成预测模型,对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果比较理想,优于单一神经网络预测方法。实验表明,神经网络集成用于交通量预测是有效可行的。     

短时交通量时间序列智能复合预测方法概述

短时交通量预测是智能运输系统的核心研究内容之一,已成为交通工程领域重点研究课题。对国内外短时交通量时间序列的预测方法尤其是智能复合预测方法进行概述和总结,重点介绍灰色预测模型、模糊预测、遗传算法、神经网络、灰色神经网络、神经网络集成、统计学习理论、混沌预测、小波分解与重构的方法、以及由上述模型互相组合构成的各种智能组合预测模型等,并指出智能复合预测方法是解决短时交通量时间序列预测问题的有效途径和发展趋势。     

基于潜在冲突量的交叉口安全评价方法研究

提出了潜在冲突量的概念,并对其进行了分类;通过车速、交通量和车道宽度等易获取的交通参数来推算交叉口潜在冲突量;引入混合交通当量,将潜在冲突量与混合交通当量比值作为交叉口安全评价指标,并采用灰色聚类方法对桂林市的9个交叉口进行了安全程度评价,评价结果与实际状况相吻合.     

基于潜在冲突量的交叉口安全评价方法研究

提出了潜在冲突量的概念，并对其进行了分类。通过车速、交通量、车道宽度等易获取的交通参数来推算交叉口潜在冲突量。引入混合交通当量，将潜在冲突量与混合交通当量比值作为交叉口安全评价的指标，并选取灰色聚类的方法对交叉口进行安全程度的评价。对桂林市的9个交叉口进行了安全程度的评价，评价结果与实际状况相吻合。     

基于白适应神经模糊推理系统的跟驰模型研究

由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型。针对这一问题,应用自适应模糊神经推理系统（ANFIS）建立跟驰模型,以跟随车与前车速度差及行车间距为输入量、跟随车的加速度为输出量,建立25条模糊推理规则,将模糊推理规则产生的数据作为车辆跟驰ANFIS模型的训练数据,并利用MATLAB编程对其进行训练。最后,设计了基于车载高精度GPS的跟驰试验,并结合试验数据分别对自适应模糊神经推理系统跟驰模型和传统跟驰模型进行仿真。结果表明,前者输出的跟驰车辆加速度值更接近于真实值。     

基于ANFIS的轮胎侧向力模型

用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了轮胎的侧向力模型,并与反向传播神经网络(BPNN)建模结果作出比较。     

基于自适应神经模糊推理系统的跟驰模型研究

由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型.针对这一问题,应用自适应模糊神经推理系统(ANFIS)建立跟驰模型,以跟随车与前车速度差及行车间距为输入量、跟随车的加速度为输出量,建立25条模糊推理规则,将模糊推理规则产生的数据作为车辆跟驰ANFIS模型的训练数据,并利用MATLAB编程对其进行训练.最后,设计了基于车载高精度GPS的跟驰试验,并结合试验数据分别对自适应模糊神经推理系统跟驰模型和传统跟驰模型进行仿真.结果表明,前者输出的跟驰车辆加速度值更接近于真实值.     

公交线路客流模糊神经网络预测模型

提出一种基于模糊神经网络理论的公交线路客流预测模型。实验比较发现,该模型具有较强的自适应性,其预测结果优于常规时间序列模型ＡＲ、ＡＲＭＡ得到的预测结果。该模型适用于公交企业运营调度管理的需要。     

基于自适应神经模糊推理系统的平行泊车路径规划

针对常见的平行泊车场景,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的平行泊车路径规划方法.以基于优化算法的泊车路径规划方法得出的泊车路径作为训练样本,利用Python脚本语言建立以自适应遗传算法和拟牛顿法为内核的自动化训练框架,使自动训练后的自适应神经模糊推理系统既可继承基于优化算法的泊车路径规划方法适用范围更广的优势,又有效...     

改进人工势场法在解决飞行冲突问题中的应用

飞行冲突的探测和解决是实现自由飞行的关键问题,改进后的人工势场法可以应用于飞行冲突的解决.文中介绍了多-Agent系统和人工势场法,将飞机当作能主动识别环境中动态障碍物的个体Agent,建立了相关的数学模型,应用改进人工势场的方法,将飞行冲突的解决扩展到三维空间.仿真实验表明该算法能有效解决飞行冲突.     

考虑连锁冲突的城市公交车行车风险量化分析方法

为了量化城市公交车给区域混合交通带来的安全风险，通过提取交通冲突数据并识别连锁冲突，研究了公交车行车风险的量化分析方法。在数据采集上，采用了航拍图像并基于YOLOv4网络学习航拍目标的外观特征，检测并跟踪航拍车辆，从而提取带精细属性的车辆轨迹数据。在冲突识别上，将不同车道上可能发生横向碰撞的车辆对之间的相对位置作为约束条件，在跟驰模型的基础上补充了匹配相邻车道上车辆对的动态关系，从而将经典碰撞时间(TTC)模型扩展至可同时识别侧向冲突的二维TTC模型；基于车辆刺激-反应理论标定每个冲突车辆对区域交通造成连续干扰的时空范围，根据干扰范围的动态变化建立冲突间的作用关系并形成时序性的冲突树模型，从而识别连锁冲突并追溯连续风险形成的因果过程。在风险研究上，从3个方面量化不同状态下城市公交车的行车风险:①基于二维TTC模型解析冲突频率；②在此基础上结合累积频率法解析冲突严重性；③通过连锁冲突比例及冲突树长度解析冲突聚集的概率和范围大小。采集广州大桥路段航拍视频进行实验研究，结果表明:城市公交车在拥堵常发路段不仅冲突风险高，且带有较高的冲突严重性和区域聚集性；拥堵流中公交车的冲突频率超过9次(/ veh·min)；公交车的严重冲突率为33.39%，远远高于小汽车的16.61%；公交车的区域连锁冲突发生率为30.75%，达到了小汽车(14.67%)的2倍。      

T形交叉口3相位信号配时改进及优化

在城市道路交通系统中。交叉口是道路网中通行能力的瓶颈和交通事故的高发区域,随着交通量的日益增大。T形交叉口交通效率越来越低。通过对T形交叉口3相位信号配时设置方法进行研究来提高T形交叉口运行效率。分析了T形交叉口交通冲突特性,提出了T形交叉口信号相位设置的相关建议。通过对现行十字彤交叉口信号配时公式进行改进,取得更加适合T形交叉口3相位信号配时方法,并结合工程实例,对此方法进行阐述。此信号配时改进方法对T形3相位交叉口信号配时,具有一定的实用性。     

基于Poisson过程的交通冲突预测模型研究

交通冲突预测是利用交通流运行特征,预测出可能发生交通冲突的次数,从而为道路交叉口等交通交汇处的交通安全评价提供一种较为可靠和可行的方法。影响车辆发生冲突的因素包括车辆在冲突点的暴露时间、车辆到达潜在冲突点的特性以及车辆间的车头时距等。在对交通冲突点的冲突过程分析的基础上,给出了交通冲突次数的定义,包括大于2辆车连续通过冲突点的交通状况.应用Poisson随机过程理论,建立潜在冲突点机动车间交通冲突次数的预测模型。预测结果的对比分析研究表明,基于随机过程的交通冲突预测模型的预测值与实际观测值最接近。