基于GIS的多粒度复杂网络模型

为提高城市路网失效传播分析和可靠性分析的准确性,研究了路网发生故障的3种失效形式.在此基础上,基于复杂网络理论,提出了一种多粒度复杂网络模型;通过构建粒度空间,将城市交通广义路网表达为多粒度复杂路网.为检验模型的有效性,以成都市区路网为例,建立了道路的多粒度复杂网络模型;基于该网络结构,进行了路网失效传播分析以及分别针对随机攻击和蓄意攻击的路网可靠性分析.研究结果表明,城市道路多粒度复杂网络能更准确地进行路网失效传播分析和可靠性分析,为进一步研究城市交通网络故障的动态演化提供了有利条件.     

基于粒子群算法的城轨列车节能驾驶优化模型

为了降低城市轨道交通中列车在站间运行的能耗, 研究了列车的站间节能驾驶策略, 在考虑线路限速和坡度的情况下, 建立了时间约束下的列车节能优化模型, 采用粒子群算法优化目标速度序列得出了列车节能驾驶策略。节能驾驶优化方法通过2个阶段来实现, 第1阶段在站间运行时间不变的情况下, 采用粒子群算法优化了列车在站间的节能驾驶策略, 得到了运行时间和能耗的关系, 第2阶段在多站间总运行时间不变的前提下, 将运行时间进行重新分配, 得到了列车在全线运行的节能驾驶策略。以北京地铁亦庄线实际线路数据和车辆参数为基础, 对优化方法进行仿真验证。仿真结果表明: 经过第1阶段的优化, 列车在万源街-荣京东街的单站间运行能耗降低了6.15%, 经过第2阶段的优化, 列车在多站间总运行能耗降低了14.77%。可见, 优化模型可以有效降低列车的运行能耗, 为列车时刻表的编制提供依据。     

驾驶经验对先进驾驶辅助系统的作用研究

为了探究驾驶经验对先进驾驶辅助系统(ADAS)的影响,招募32名被试开展现场运行测试(FOTs).开发的试验车通过数据同步技术采集车辆运动学信息、道路环境信息和驾驶人操作信息,对采集的数据进行预处理并提取城市快速路数据进行统计分析.试验结果表明:跟车时,ADAS对熟练驾驶人和非熟练驾驶人均有积极影响且对非熟练驾驶人更为显著;制动时,ADAS对非熟练驾驶人有积极影响但对熟练驾驶人有消极影响;接受程度方面,熟练驾驶人对ADAS的接受程度显著高于非熟练驾驶人.本文研究结论为避免ADAS在特定驾驶经验的人群中产生的不利影响提供了数据支撑.     

基于动态概率网格和贝叶斯决策网络的车辆变道辅助驾驶决策方法

提出了一种车辆变道辅助决策方法, 向驾驶人提供变道行为决策; 构建了由车载GPS、相机传感器和雷达组成的行车环境信息传感装置, 利用非采样B样条曲线模型对车道线建模, 通过控制点位置求解与搜索策略实现车道线的检测、跟踪与类型识别; 根据车道线信息确立有效行车区域, 并建立了一种动态概率网格的行车环境几何模型, 对有效行车区域进行紧凑型表征; 考虑了车辆对行车环境表征结果可靠性的影响, 根据高斯分布将车辆位置信息映射到动态概率网格中, 计算了每个行车单元的占用概率; 将车道线信息与网格单元占用概率作为初始节点状态参数, 输入贝叶斯决策网络, 估计概率网格单元的占用状态, 量化输出当前行车环境表征结果以及不变道、向左变道、向右变道3种变道决策的期望效用值, 通过计算各决策的期望效用值比率确定最优变道决策。试验结果表明: 在场景1中“向左变道”决策的期望效用值最大, 为0.70, 视为最优决策, 在其动态概率网格中, 右侧车道线“实线”状态参数为100.00%, 因此, “向右变道”决策效用期望值最小, 决策系统输出的最优决策“不变道”符合中国交通法规, 也表明检测车道线类型的必要性; 场景2的“不变道”和“向右变道”决策期望效用值分别为0.43和0.44, 比率接近1, 无法判断最优决策, 驾驶人可根据经验决定是否变道。     

复杂城市交通网络拥堵传播的改进SIS模型

：为深入分析城市交通网络拥堵动态演进过程,建立了交通拥堵传播的改进SIS模型（传染病模 型）。模型根据目标节点自身受随机因素的影响、其邻居节点的状态和影响能力以及不同状态节点间 的耦合强度,动态计算目标节点由畅通变为拥堵又恢复畅通的概率,并进一步考虑了不同交通状态的 传播时间对拥堵传播的影响。基于BA Barabási-Albert 无标度网络对传播过程进行仿真,拥堵随时 间的演化与相关研究一致,验证了模型的有效性。仿真结果表明：根据作用节点属性的不同,随 机因素对拥堵的初始规模、传播速度及传播稳定状态的阻塞水平具有不同的影响能力;不同状态 节点间的相互作用对拥堵传播具有重要作用;畅通状态与拥堵状态平均传播时间的比值对拥堵传 播的影响存在阈值;不同状态传播时间的波动性对拥堵传播速度、平衡态阻塞水平具有一定影响。     

基于复杂网络的城市交通拥塞因子风险传播机理及其应用研究

为了解城市交通拥塞因子风险传播特性,提升拥塞风险控制能力,依据昆明市路网拥塞实际调查数据,利用Pearson相关系数分析风险影响因子间的相关性,构建交通拥塞因子风险复杂网络.通过软件gephi0.9.2计算复杂网络各指标,验证网络的可行性和适用性.计算网络节点的相关指标进而引入网络节点重要度k的概念,据此将网络节点划分...     

一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境,同时估计自身位置,当车辆运动过快时,定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题,本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能,将建图和定位拆分为两个独立模块,车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图,然后,在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息,地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明,所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59,2.61,2.73 m,图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%,3.89%和1.69%,4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法,系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。     

基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型

国内外学者大多采用单一类型指标对驾驶疲劳程度进行判断。为克服单一指标检测的不稳定性,构建基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型。将驾驶环境属性、驾驶人个体属性和原始疲劳属性作为模型输入层变量。选择脑电指标、心电指标、眼动指标、驾驶绩效指标作为模型输出层变量。将清醒、轻度疲劳、重度疲劳三种驾驶疲劳程度作为隐含层变量。采用模拟驾驶方法进行实验,得到不同实验对象各个时刻不同疲劳程度的概率。将利用单一指标和贝叶斯网络模型得到的驾驶人疲劳程度与主观疲劳测评结果进行对照,证明贝叶斯网络模型不仅能消除单一指标失效时产生的误判和漏判,而且可提高识别的准确性。     

高速公路尾随相撞事件的贝叶斯网络致因分析模型

应用上海市高速公路1104条事件数据,基于专家知识和数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习;运用团树传播算法进行推理分析。研究了上海市高速公路尾随相撞事件类型与不同道路环境条件之间的关系。在验证贝叶斯网络模型的有效性后,系统分析事件致因,并提出改进措施。发现重大尾随相撞事件易发生在大中型车与小型车之间;夜间易发生大中型货车的重大尾随相撞事件,尤其是凌晨0时至6时;路表潮湿状态下的非普通路段上易发生大中型客车的重大尾随相撞事件。结果表明贝叶斯网络建模能够更好的反映事件致因因素的多维性及关联性,是交通事件致因分析的有效方法。     

基于复杂网络的航班运行风险传播分析

为研究航班运行风险传播机理,基于民航航班运行程序,采集航班运行数据及航空公司、机场、机组、机务、空管等工作表现做为研究样本;采用经验建网法、时间序列相空间重构法和Spearman 相关系数3 种方法,构建面向航班运行风险传播问题的复杂网络,经过计算证实,使用Spearman 相关系数建网效果最佳;对应民航常用控制方法,引入重要度r 、改进感染率β′和改进恢复率γ′概念,提出适用于航班运行的改进SIR 模型,最后对风险网络传播进行动力学分析. 计算结果表明：重要度r =0.4 时,感染节点密度曲线峰值下降10%,达到峰值时间推迟5%;改进恢复率γ′=0.9 时,感染节点峰值降低6%. 证实加入重要度,改进恢复率可有效抑制风险网络传播;说明识别风险网络中对关键节点加以控制,提高风险节点恢复比率和速度,可有效提高航班安全保障能力.     

基于改进BA模型的海运复杂网络演化研究

以复杂网络理论为基础,分析海运网络的拓扑结构具有无标度特性.据此,针对港口节点进行研究,分析节点连接概率的影响因素,通过加权量化和MATLAB编程得到节点吸引度,进而改进了BA网络模型中的节点连接概率.选取2007和2010年全球15个主要港口的相关数据,运用上述改进模型分别得到2 a的海运网络演化情况,验证了海运网络具有小世界和无标度网络特征,并得出2010年海运演化网络平均路径更短、集聚性更强,度值相差更悬殊,网络连接更加频繁与高效.     

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以复杂网络理论为基础,分析海运网络的拓扑结构具有无标度网络特性,可运用BA无标度网络模型构建演化海运网络.连接概率是BA模型中节点优先连接的重要依据,据此,针对海运网络港口节点进行研究,通过加权量化和MATLAB编程将影响节点间连接的因素组成节点吸引度,引入连接概率公式,改进了BA模型.分别选取2010年全球15个和25个主要集装箱港口的相关数据,运用上述改进BA模型分别得到不同规模的海运网络演化情况,演化结果验证了海运复杂网络具有无标度网络特征,呈现的特性与网络规模没有必然联系,规模大的网络平均路径更长、集聚性更强,度值相差更悬殊.进一步运用全球班轮航线实际网络进行验证,得到两者结构特性基本相同.     

基于复杂网络的社交网站用户评价模型研究

社交网站(SNS)的迅速发展,已经成为企业实施网络营销和客户关系管理一种新的渠道,因此对SNS用户的价值进行评价,帮助企业选择正确的策略和目标客户就变得非常重要.以微博为研究对象,利用复杂网络理论对微博用户网络进行了分析,对其结构特征进行了识别和判断,证实了微博用户网络具有典型的复杂网络特征,在此基础上建立微博客户价值评价模型,并针对不同的产品提出了不同的营销策略,为企业实施基于微博的网络营销和客户关系管理提供参考.     

基于ITS和EC的智能物流系统

在分别介绍智能交通系统(Intelligent Transportation System. ITS)和电子商务 (Electronic Conunerce, EC)以及现代物流研究现状的基础上文章首次提出了基于ITS和EC 的智能物流系统的概念.同时本文还提出了智能物流系统的研究方向和逻辑框架结构.     

基于复杂网络理论的中国航空网络结构实证研究

运用复杂网络理论,对中国国内航空网络结构进行了实证分析.研究表明,中国航空网络是一个小世界网络,其度分布服从双段幂律分布.与2005年网络结构比较,其平均最短路径长度和簇系数均下降了,而节点及节点平均度都有增加.节点吞吐量点强度和航距点强度与度均呈现正幂律关系,而且度对节点吞吐量的影响大于对航距的影响.介数与度的分布在...     

利用传染病模型研究空中交通拥挤传播规律

为避免以往研究中主要集中在拥挤传播网络分布和现实数据观察等表象环节,发掘空中交通拥挤传播演变的科学规律,以空中交通拥挤传播与传染病传播过程的相似性分析为切入点,参考传染病SIR 模型,建立空中交通拥挤传播模型,并利用相轨线分析和参数分析等方法,得到拥挤传播趋势及阈值,解释了拥挤传播影响因子和消散因子对拥挤传播过程的影响.结合亚特兰大和白云机场实际延误数据,发现所建模型能够恰当地表述基本拥挤过程,但各类因子需根据运行实际调整而无法形成固定值,且对较复杂的拥挤过程需要引入新的参数.     

基于复杂网络的城市公交网络分析

复杂网络作为研究大型真实网络的一种新型工具,特别是小世界网络和无标度网络的提出,为分析城市交通网络结构以及缓解现存的交通问题提出了一些新的理论和方法.以兰州市公交为例,运用图论和改进的L空间法构建了公交站点网络,并对网络的静态几何量进行了统计,以此为依据分析了兰州市公交站点网络的拓扑结构、度分布以及集聚性,结果表明兰州市公交网络具有无标度特性,同时由于聚类系数不大,使得网络的社团化程度不是很高.