广州市高架路两侧PM2.5分布特征研究

针对广州市琶洲大桥北段高架路,本文通过实测分析了高架路两侧PM_(2.5)质量浓度的分布特征,解析了车流量、车型比例、风速风向、温湿度等因素对PM_(2.5)浓度变化的影响,同时建立了高架路机动车尾气排放与扩散模型,并通过模拟值与实测值的对比阐明了误差原因。结果表明:在水平方向上,PM_(2.5)浓度随着与高架路面距离的增加而减小,在垂直方向上,PM_(2.5)浓度随着垂直高度的下降先升高后降低。影响因素分析表明,车流量影响较小,而货车比例、风速风向、温湿度对于PM_(2.5)浓度分布的影响较大。利用实测数据验证了高架路机动车尾气排放与扩散模型能够较好地预测高架路PM_(2.5)浓度的空间分布特征。     

基于短文本匹配的ATS典型场景用户需求分析方法

随着交通系统自组织运行与自主化服务能力的快速发展,自主式交通系统（Autonomous Transportation Systems, ATS）成为智能交通系统未来的重要发展方向,构建ATS体系架构是规划与建设新一代智能交通系统的基础。面向典型交通场景,首先要分析交通系统的用户需求,本文重点解决基于ATS需求体系的典型交通场景用户需求分析问题,具体研究场景关键词与需求文本库的匹配方法。针对ATS的场景需求分析问题,首先提出基于分层的场景描述方法,对不同抽象层次的交通场景进行分层分解,并根据活动理论解析各抽象层次场景的属性要素。其次,根据属性要素特点提出基于短文本匹配的双层匹配模型,在双层模型中应用了TF-IDF和LSI两种相似度匹配算法。最后,在一体化出行服务典型场景中进行方法应用与对比,判断匹配模型和算法的实际效果。结果表明,采用TF-IDF和LSI算法协同作用的双层匹配模型取得了较好的匹配效果,匹配度指标达85%,并进一步通过灵敏度分析验证了双层匹配方法的适用性。     

基于前额脑电多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测分析

为研究脑机接口(BCI)在交通运输中的应用,减少因疲劳驾驶导致的交通安全事故,提出基于前额脑电(EEG)信号多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测方法。首先,设计驾驶仿真模拟试验,利用脑电帽采集26名被试清醒驾驶和疲劳驾驶的前额EEG信号,试验过程中,使用主观检测方法每隔20min对被试进行问询;其次,应用MATLAB对采集到的EEG数据进行预处理,基于2种驾驶状态形成被试初始样本数据集;进而,在该数据集基础上,利用多尺度熵的概念,提取EEG信号小波对数能量熵(WLE)特征,同时提取经典模糊熵(FE)特征进行比较分析;然后,运用极限学习机(ELM)对提取的特征数据集进行快速有效的精准分类,并使用留一交叉验证法进行验证评估;最后,对比经典FE分类表现,并结合多种性能指标对驾驶疲劳检测结果进行综合比较。研究结果表明:在本文试验条件下,基于多尺度WLE(MWLE)的前额EEG疲劳识别率显著高于基于多尺度FE(MFE)的识别率,其理论平均正确率达91.8%;基于多尺度熵的EEG信号特征提取方法能有效提高驾驶疲劳识别效果和算法效率;多种性能指标表明前额EEG的WLE可以作为衡量驾驶疲劳的有效生理指标...     

基于交通噪声与延误的平面交叉口综合评价

从噪声影响的角度出发,将噪声和延误结合起来对平面交叉口进行综合的评价研究．通过在微观交通仿真软件上加载插件,建立了交叉口交通噪声及延误的计算模型,并用实测数据进行验证．在此基础上,研究信号控制交叉口、环形交叉口、无控制交叉口内车流量与延误、车流量与噪声间的关系,并将延误和噪声采用经济损失估算方法进行统一换算,实现不同流量、不同控制方式下平面交叉口的综合评价．     

基于IPA尾气成本的人行天桥综合效益评估研究

结合微观交通仿真、微观尾气排放模型和行人过街数学模型,计算了人行天桥对所在路段机动车的行程时间、油耗和各类尾气污染物排放量,以及行人过街时间的影响.同时,建立了一个基于IPA尾气污染物经济成本的综合经济效益评估模型,将以上三方面的影响转化为货币形式,从而综合评估人行天桥的价值.对广州市海珠区一处人行天桥进行案例研究.研究表明,该评估方法能全面、有效地评估该人行天桥的价值.