GIS支持下的高速公路路灯监控管理系统设计

介绍了我国高速公路行车和路灯设施管理的特点,在对系统建设的必要性进行分析的基础上,提出了建立基于GIS的高速公路路灯监控管理系统的总体方案。并对系统体系结构和各子系统功能模块进行了详细的设计,最后阐述了系统数据处理流程。     

不同道路环境下车头时距的三参数Burr分布研究

车头时距是交通流与随机过程中的重要参数。为了清晰地描述城市不同类型道路的交通流特性,采集了广州市内南沙港环形交叉口、官洲隧道进口和中山大道十字交叉口三种不同类型道路的车头时距数据。通过数据分析发现车头时距的随机过程与三参数Burr分布具有相似性,并通过理论推导建立了模型。运用最大似然法和牛顿法对三参数Burr分布进行了参数估计,最后通过卡方检验对各组实测数据进行了拟合优度检验。结果表明:实测的车头时距分布曲线呈现递增后递减的性质,利用三参数Burr分布能较好刻画不同道路环境下的车头时距的变化特性。本文的研究结论,可为今后在交通流车头时距分布的统计规律的研究过程中提供一种新的可行性模型。     

基于SuperMap GIS的高速公路路灯设施管理系统设计

分析了目前我国高速公路路灯设施管理系统的不足,以实现信息化管理为目的,提出了建立基于SuperMap GIS 的高速公路路灯设施管理系统的总体需求,并对系统数据库和各功能模块进行了设计.     

公交车自动报站系统中的U盘设计与研究

介绍了公交车自动报站系统的总体结构,提出了以AT89C51SND1C为主控制器的U盘设计方案,详细地阐述了如何实现USB总线的Mass Storage类协议和建立FAT16文件系统,实现了完整的U盘功能.     

孤立交叉口多相位自适应模糊控制及其神经网络实现

针对城市中心区交叉口交通流分布的特点,综合考虑本相位和相邻相位车道上的车辆排队长度(以下简称“队长”),应用模糊控制和神经网络具有的学习功能,提出了一种孤立交叉口多相位自适应模糊控制算法,该算法采用两个规则前件进行模糊推理,并给出了基于3层神经网络实现的模糊控制器的网络结构及其改进的BP网络训练算法和运行程序,结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究,结果表明:该控制方法在信号周期自动调节和减少车辆延误方面都有明显改进,在实现城市交叉口智能控制中具有推广应用价值。     

基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制

根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制.仿真结果表明,所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力.     

基于深度学习的短时交通流预测研究

针对交通流时间序列,在深度学习的理论框架下,构建基于LSTM-RNN的城市快 速路短时交通流预测模型.根据交通流的时空相关性完成时间序列的重构,依靠模型训练对时 空关联特性进行识别和强化,兼顾精度和时效性确定神经网络深度,完成短时交通流预测模 型搭建.基于TensorFlow 的Keras 完成LSTM-RNN的逐层构建和精细化调参,利用路网实测数 据样本完成算法验证,实现模型本地保存并根据预测精度进行自适应更新.结果表明,本文所 采用的预测算法精度高,受训练样本量的限制较小,实时性、扩展性和实用性均得到有效提高.     

基于半监督极限学习机的隧道内车辆RSSI定位方法

为了提高公路隧道突发事件的判别效率,实现道路交通状态全天候监测,以智能公路上泛在无线传感网络为基础,研究了基于信号强度指示值(RSSI)的网联车辆定位问题;考虑到隧道内车辆的连续运动特性,提出了一种带有局部线性嵌入(LLE)算法的半监督极限学习机(SSELM)实现RSSI指纹定位;离线阶段利用LLE对少量已标记位置的R...     

路段通行能力约束下路网最大交通量的确定

道路网络的最大交通量是交通规划的基础资料，在给定网络结构和路段通行能力的基础上，借用图论中最大汉量小割定理，提出了一种适用计算机编程运算的算法，为路段通行能力约束下路网最大交通量的确定提供了一条新的途径。     

基于排队过长的城市高速公路入口匝道控制策略

通过对城市高速公路控制策略的介绍,并分析城市高速公路主要入口匝道排队过长的情况,提出了一种有针对性的基于排队过长的入口匝道控制策略,该方法的提出能够为城市高速公路管理部门进行入口匝道控制时,提供一种方法.