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991.
朋友、家人等社会群体结伴出行的同伴群在行人流中常占有较高比例.由于交流需求,同伴群趋于肩并肩行走以横向成排或接近浅V型的形态前进.在现有研究中,基于社会力的同伴群行人微观仿真模型对这一现象的描述最符合实际.本文观测发现,随着人流密度的增加或同伴群成员数量增多,同伴群通常动态呈现前后分组、横向成排空间形态,这是每个同伴群成员为寻求一个合适的行走位置,对满足交流需求和降低前进阻力权衡决策后呈现的自组织现象.本文提出动态交流分组模型对同伴群成员个体决策机理进行刻画,在此基础上,通过仿真实验分析同伴群对行人流动力学特性产生的影响.仿真研究结果表明,模型较好重现了同伴群随密度和人数增加的动态分组现象;同伴群的存在会降低行人流速度,但其影响强度随人流密度的增加而减弱;同伴群动态交流分组模型的引入会提升仿真行人流的通行效率,使之更加接近真实行人流的运动特性. 相似文献
992.
为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化. 相似文献
993.
针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高. 相似文献
994.
995.
The security of wireless local area network (WLAN) becomes a bottleneck for its further applications. At present, many standard organizations and manufacturers of WLAN try to solve this problem. However, owing to the serious secure leak in IEEE802.11 standards, it is impossible to utterly solve the problem by simply adding some remedies. Based on the analysis on the security mechanism of WLAN and the latest techniques of WLAN security, a solution to WLAN security was presented. The solution makes preparation for the further combination of WLAN and Internet. 相似文献
996.
997.
998.
999.
1000.
根据重庆道路交通现状及重庆城市轨道交通发展状况,分析重庆轨道交通发展P+R换乘的可行性。并提出对P+R车场管理的若干建议。 相似文献