基于脑电信号分析的不同年龄驾驶人疲劳特性

为研究不同年龄驾驶人驾驶过程中疲劳情况及疲劳累积速度,对比其疲劳产生与变化的差异性,获取不同年龄驾驶人的最优驾驶时间,设计自然驾驶试验,利用Physio生理多导仪采集脑电数据,并采用主观检测方法对驾驶人进行问询。应用MATLAB对采集到的脑电数据进行降噪处理,通过积分获取各时段α波、β波和θ波的平均功率谱密度,进而求得脑电指标R_（α/β）,R_（θ/β）,R_{（α+θ）/β}。利用SPSS将其与驾驶时间进行单因素方差分析,并通过敏感性判断,选取R_{（α+θ）/β}作为驾驶疲劳表征指标。对各年龄段驾驶人的R_{（α+θ）/β}进行均值化处理,并将其与驾驶时间进行线性拟合,分析驾驶人年龄对驾驶疲劳累积速度的影响。对驾驶过程中各时段的R_{（α+θ）/β}进行配对样本t检验,并结合主观问询结果确定不同年龄驾驶人的最优驾驶时间。研究结果表明：青年和中年驾驶人在0~1.5 h内疲劳累积速度相对缓慢,老年驾驶人较快;在1.5~3 h内,青年驾驶人疲劳累积速度最快,中年驾驶人最慢;老、中、青年驾驶人的最优驾驶时间分别为60~75,120~135,105~120 min;不同年龄驾驶人其驾驶经验、体力和精力及外界环境干扰是影响疲劳累积速度的重要因素;试验结果验证了采用R_{（α+θ）/β}作为驾驶疲劳表征指标的有效性,有助于为不同年龄驾驶人安全驾驶时长的确定提供科学依据。     

灰色聚类法在快速路基本路段服务水平评价中的应用

应用ITS技术后,道路服务水平的概念也发生了相应变化。高速度、大流量的交通状态．其服务水平就相对较高。从对服务水平这一概念的重新理解上入手,论文选取能够体现这一新的服务水平评价理念的无量纲交通压力和无量纲密度作为评价指标,将快速路基本路段服务水平划分为4个等级,建立灰类白化函数,确定相应阈值,运用灰色聚类评价法评价快速路系统基本路段的服务水平。北京二环路实测数据验证结果表明,本文所提出的方法是正确和可行的。     

高速公路交通流数据检测技术

结合应用实践,介绍了现代交通流检测技术——视频检测技术、磁映像技术、橡胶气压管传感器技术和远程微波传感器技术的工作原理及在高速公路交通流检测中的应用,对每种检测设备的适用条件、安装要求进行了详细论述。并以MetroCount 5600车辆分型统计系统的Traffic Executive交通量管理软件为例,对高速公路的交通流参数关系进行分析。实践证明,以上4种检测技术能为高速公路交通流特性研究提供所有交通流参数,为高速公路交通流特性研究提供有力的数据支持。     

城市干路交叉口路侧交通标志遮挡失效研究

为了分析外侧车道中大型车对城市干路交叉口路侧交通标志遮挡的影响,基于空间遮挡模型存在缺陷,研究了交叉口路侧交通标志时间遮挡模型.通过驾驶人最大视域角及小型车、大型车在路段上运行时与交通标志存在的几何关系,确定了遮挡模型的开始计数条件、停止计数条件及遮挡判定条件.以驾驶人视认交通标志需要的最小时间为依据,建立驾驶人错过交通标志的概率模型.利用Vissim仿真获取仿真时间、车辆编号、路径编号以及小型车、大型车车头坐标等数据,依据遮挡模型的3个条件进行小型车驾驶人错过交通标志的概率计算.从外侧车道中大型车比例和行驶速度2个方面分析其对交通标志遮挡的影响.结果 表明,原始数据下得到小型车驾驶人错过交通标志的概率为0.042 6.在交叉口进口道交通量、绿信比等参数不变的条件下,将外侧车道中大型车比例由0.10增加至0.40时,小型车驾驶人错过交通标志的概率由0.021 3增加至0.117 6,二者呈正相关;外侧车道大型车行驶速度增大,驾驶人错过交通标志的概率并非一定降低,还取决于外侧车道中大型车的数量.     

酒精摄入对驾驶人驾驶能力的影响分析

饮酒后驾驶人的驾驶能力会由于酒精作用而发生变化,从而对交通安全造成影响.将驾驶人的驾驶能力分为感知能力、判断能力和操作能力,并对不同酒精摄入量条件下驾驶人深度知觉和速度知觉等感知能力指标、选择反应时间和注意分配能力等判断能力指标、光反应正确操作次数和动作判断误操作次数等操作能力指标进行测定,建立各种驾驶能力指标与驾驶人体内酒精含量之间的回归模型,并分析酒精作用对驾驶人驾驶能力的影响持续时间,揭示酒精作用下驾驶人驾驶能力的变化规律.     

建设项目交通影响范围确定方法

针对交通影响范围阈值, 研究了交通影响分析中交通影响范围的确定方法, 提出将建设项目周围信号交叉口的服务水平下降一个等级作为阈值确定交通影响范围的方法。实际应用表明利用此阈值将信号交叉口连线作为边界划定交通影响范围, 既可以满足交通影响分析工作的实际需要, 又可以最大限度地节约资源, 是一种简单易行、科学有效的方法。     

现代检测技术在城市快速路交通流特性研究中的应用

结合应用实践，介绍了现代交通流检测技术——视频检测技术、磁映像技术、橡胶气压管传感器技术和远程微波传感器技术的工作原理及在城市快速路交通流检测巾的应用，对每种检测设备的适应条件、安装要求以及数据分析进行了详细论述。实践证明，以上四种检测技术能为城市快速路交通流特性研究提供所有交通流参数，为城市快速路交通流特性研究提供有力的数据支持。     

���ڻ���������ļ�ʻԱ��̬·���յ��㷨�о�

动态路径诱导旨在向驾驶员提供基于实时交通信息的最佳行驶路径来达到诱导出行的目的，以保证车辆在路网上运行的总费用最小，为驾驶员提供较合理的高效行驶路线。动态路径诱导必须实时保证全局准最优，本文将混沌神经网络应用于动态路径诱导，通过在HNN中引入混沌动态，利用其遍历性进行随机搜索，再由退火策略控制混沌动态逐渐消失并转入HNN进一步优化，从而可保证网络收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点。仿真分析表明：将混沌神经网络应用于动态路径诱导系统中求解最优路径，总能保证网络收敛到全局最优，同时可有效克服Hopfield神经网络易陷入局部最优解的缺点，具有更高的搜索效率，对于求解连续变量的非线性优化问题提供了一种有效方法，验证了混沌神经网络在动态路径诱导中的有效性。     

寒地城市地铁客流特性及网络失效研究

为分析寒地城市地铁客流与网络特性，挖掘客流与寒地气候的相关性，本文利用《寒区城市多模式公交协同运营技术与示范工程》2013—2020 年共 8 年 11 万余条地铁客流数据进行研究。提出效用阻抗Space L-Space P模型建立地铁抽象网络，将时间维度细分为周、月和年这3类， 研究地铁客流特性与扰动因素，并建立寒地城市地铁网络失效模型，分析扰动后地铁站点与线路的客流分布。进一步选取哈尔滨市与南京市地铁数据，运用转移熵因果关系分析地铁网络客流分布与气候的相关性，得到寒地气候对地铁客流的影响。研究表明：所采集的地铁客流数据能够充分展现客流的状态与变化趋势，能够满足客流数据分析的精度与质量要求。近8年，哈尔滨市地铁客流呈现明显的增长趋势，地铁客流分布呈现2月为客流低峰，3月客流逐步回升，3~12月客 流较平稳且具有轻微波幅；换乘客流中夏季呈现8月大于7月大于6月的趋势，冬季则2月换乘客流最低，大多在周一与周五达到周换乘客流量极值。由地铁网络失效模型识别出关键站点，得到 哈尔滨市冬季客流略高于其余3季，冬季地铁网络较脆弱，结合实际数据的模拟分析表明，温度与地铁客流具有一定相关性，且哈尔滨市的相关性大于南京市。