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为使智能网联汽车(intelligent connected vehicle, ICV)在复杂交通环境下高效、安全地通过信号交叉口,在车联网实时获取信号灯和前车状态信息的基础上,建立了智能网联汽车通过信号交叉口的驾驶行为决策框架. 通过跟驰模型推导智能网联汽车和前方车辆在未来的行驶状态,预测得到前方车辆是否要通过交叉口的行为,进一步分别对智能网联汽车是领头车和跟随车时通过交叉口停止线的条件进行判断;将换道加入到驾驶方式中来寻求更高的通行效率,用基于换道时间模型的方法判断智能网联汽车换道后的通过条件;仿真对比分析了所提出模型和现有模型的决策能力,讨论了影响决策过程的关键因素. 研究结果表明:相比于现有模型,综合信号灯和前车行驶意图的决策方法能够提高智能网联汽车对通行条件判断的准确性,从而进行更合理的行为选择,随着单位绿灯剩余时间的增加,车辆决策通过交叉口的概率可提高20%,当前车道的车辆位置对决策结果影响显著. 相似文献
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一类供应链加盟博弈模型 总被引:4,自引:2,他引:4
供应链是一种厂商间的新型关系模式,供应链管理实质上是对这种关系的管理。只有加强对供应链关系模式的深入研究,才能根本解决供应链管理发展过程中出现的问题。 利用博弈论的相关知识,首次建立了一类供应链加盟的博弈模型,通过对模型的求解和验证,证明了模型的正确和适用性,科学地解释了供应链管理中的许多根本问题和特征。该研究为供应链及供应链管理的研究提供了一条新的思路。 相似文献
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针对路面裂缝图像识别结果容易存在孤立噪声和断续边缘的情况,提出了基于像素-裂缝子块双层连通性检测的图像自动识别算法,主要有4个部分:(1)基于自适应灰度拉伸的图像增强算法;(2)基于自适应大津法和八方向Sobel梯度信息的组合分割算法;(3)基于连通性检测的二值图像去噪算法;(4) 32×32裂缝子块识别和优化连接算法.然后,对5张3056×2048的路面破损图片进行裂缝识别,结果显示,该算法从像素和裂缝子块这2个层次进行连通性增强处理,可获得完整而连续的裂缝图像.最后,针对10张512×512的路面破损图片,对全局OTSU分割、八方向Sobel检测、Canny检测和本文算法进行测试,各算法综合性能指标F1值依次为62.46%、23.84%、10.45%和88.30%,准确率依次为83.45%,27.82%,17.83%和86.60%,召回率依次为56.89%,21.83%,8.89%和90.68%,体现了本文算法的优越性. 相似文献
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研究先进出行者信息系统(ATIS)环境下道路网络系统流量的随机动态变化,有利于实现ATIS在网络系统中的进一步优化配置.在出行者经验积累过程基础上,引入ATIS作用下的认知更新过程,将路网系统的路径流量明确视为随机变量,提出了一个基于认知更新的随机动态分配模型.证明了该模型产生的路径流量渐近收敛于一个平稳概率分布.在算例网络中验证了模型的可行性,模拟有ATIS和无ATIS两种情形下路径流量的随机动态变化.结果表明,两种情形路径流量均收敛于平稳概率分布.前者的平均流量近似于随机用户平衡(SUE),而后者的平均流量不是平衡流量,但其网络总费用要低于前者. 相似文献
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为研究交通事故影响下路网性能的随机性,定义路网行程时间可靠性为路网在交通事故持续期内平均行程时间小于预定阈值的概率.假定事故持续时间为服从正态分布的随机变量,将给定的事故持续时间离散化为相同长度的子时段,综合运用Logit路径选择准则和路段传输模型,提出了基于Monte-Carlo法的路网行程时间可靠度模拟算法.用一个测试网络来验证算法,其事故持续时间均值为8~20 min、方差为0.5~5.0 min, 子时段出行需求为4.0和4.5辆,时间阈值为事故前走行时间的2.0和2.2倍.研究结果表明:路网行程时间可靠度均随事故持续时间均值的增大而减小;当出行需求为4.5辆、时间阈值为事故前走行时间2.0倍时,行程时间可靠度随着事故时间方差的增大而增大;当需求小于4.5辆、时间阈值大于2.0倍时,可靠度随着时间方差的增大而减小. 相似文献
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为了对交通管理系统中的事件管理提供可靠的决策依据,针对持续期为数天的交通事件,考虑事件发生后出行者日常路径选择的随机性,基于路径流量联合概率分布的动态调整过程,建立了描述路网系统路径行程时间变化的随机动态交通分配模型.并用算例网络验证了本文建立模型的可行性.算例研究结果表明:交通事件持续期每增加10 d,持续期内路径的平均行程时间增加0.24%;与普通路段相比,事件发生在关键路段导致平均行程时间增加3.07%; 路段通行能力每下降10%,平均行程时间增加2.53%;不同事发路段对路网系统在事件结束后恢复到均衡状态所需时间的差别显著,关键路段通行时间的恢复约为普通路段的4倍. 相似文献