交通流速度时空二维预测方法

从时间和空间2个维度分析了交通流速度的自相关和互相关特性,提出了交通流速度的时空二维预测模型,可对未来交通流进行多步预测.该模型包含曲线拟合加权预测模型和递推时空二维自回归预测模型,动态模型参数可由递推最小二乘法实时识别,静态模型参数通过离线优化得到.将预测的交通流速度应用于车辆宏观运动规划方法中,可将车辆的燃油经济性...     

自动驾驶汽车高速超车轨迹跟踪协调控制

自动驾驶汽车高速超车时不仅要规划合理的换道路径来保证安全性,而且还要确保车辆高速转弯行驶的横向稳定性和舒适性。针对车辆超车的换道、匀速和换道3个阶段,分别规划了纵向速度和横向超车路径。提出了考虑路径曲率、换道时间、纵向车速的期望横摆角速度计算方法。以最小化横向位置偏差、横摆角速度跟踪偏差和控制增量为优化目标,通过可拓集的关联函数动态分配轨迹跟踪精度和横向稳定性的权重系数,建立了自动驾驶汽车轨迹跟踪的多目标模型预测可拓协调控制策略。数值仿真结果表明,提出的路径规划方法能保证车辆安全超车,轨迹跟踪控制策略不仅能精确地跟踪规划的路径,而且具有较高的横向稳定性和舒适性。     

基于DMPC的智能汽车协同式自适应巡航控制

本文中针对单向通信拓扑的非线性车辆队列协同式自适应巡航(CACC)控制问题,提出一种保证队列稳定且满足队列各车跟随性、安全性和乘员舒适性的分布式模型预测控制(DMPC)策略。首先建立了车辆队列的动力学模型和通信拓扑结构模型,并基于队列系统的多项优化性能设计代价函数和系统约束,使队列中每一辆跟随车基于其接收到的有限信息求解一个开环局部最优问题,计算出当前时刻的最优控制量作为输入并不断重复这个过程,达到滚动优化的目的,实现车辆队列的协同式自适应巡航控制。其次通过CACC系统局部代价函数之和构建Lyapunov候选函数,证明了车辆队列系统渐进稳定性的充分条件。最后通过CarSim和Simulink联合仿真,分析了算法在理想状态下对不同形式单向通信拓扑车辆队列的控制性能;通过实车试验,验证了算法在实车条件下感知层存在抖动、底层控制存在延迟和误差时的控制性能。仿真和实车试验的结果表明,本文提出的控制策略能使队列车辆实现各项优化性能,同时对外部干扰有较好的鲁棒性。     

基于自相关分析的交通流预测输入步长研究

目前的交通流预测研究中,输入步长主要取决于人为的选择,容易受到干扰,并且缺少从理论方面选择输入步长的方法。为了能够自适应地选取输入步长,基于交通流历史时间序列的自相关分析,以机器学习中典型的最小二乘支持向量机（LSSVM）、随机森林（RF）以及长短记忆（LSTM）3种算法进行多输入步长的交通流预测,探究以自相关系数值选取最佳输入步长的方法可行性。实验结果表明,在输入步长的自相关系数为0.80～0.91时,LSSVM能获得较优的预测精度,当自相关系数为0.47～0.51时,LSTM能有较好的预测精度,而RF交通流预测的最低误差对应的输入步长自相关程度较低,自相关分析方法 可能并不适用。     

基于同方差的递增时间序列自回归预测的改善方法

提出了"利用反双曲正弦函数变换提高数据列光滑程度"的新结论,获得了递增时间序列改善的自回归预测新方法。     

新建浅埋供热隧道下穿公路沉降预测及控制技术研究

以山西省晋城市城镇集中供热隧道下穿省道S332 K118+735处路基工程为背景,研究浅埋供热隧道下穿公路时地表沉降问题,依据相关规范及类似下穿工程,指出路面沉降控制标准为20 mm,并运用Midas GTS[1]有限元程序建立三维地层结构模型[2],分析了下穿处路面沉降、围岩变形位移规律,结合施工实测路面沉降最大值验...     

珠江外贸集装箱生成机制分析及预测

珠江三角洲经济区对外贸易的剧烈扩张和经济的快速增长,直接带动了珠江水运主通道及三角洲水网（以下简称“珠江主通道”）国际集装箱运输的发展。1995年珠江主通道国际集装箱进出境运量占全国的58%,在全国国际集装箱运输格局中占有重要地位。交通部安排了珠江主通道集装箱运输系统规划的研究工作,力求较为准确地预测珠江外贸集装箱生成量和发展态势,对生成机制进行研究是其中的重点。     

航运市场预测方法研究

引入灰色理论和回归预测模型,提出预测海运市场容量的方法,运用马尔科夫法预测未来公司的市场占有率,并运用敏感性分析搜寻盈利的关键因素。结合实例计算分析,证明该方法的衫性与有效性。     

京杭运河集装箱船队构想

该文根据对京杭运河适箱货物运输量的预测,考虑到京杭运河吃水浅,航道复杂,沿岸头装卸设备不配套的情况,提出了自带装卸设备的集装箱运输船队的构想。     

柴油机磨粒参数的灰色关联分析及预测

该文根据紫油机时间序列磨粒形状参数,应用灰色系统理论进行关联分析,并用GM（O,N）模型进行磨损趋势预测,在实际应用中证明这一方法是有效的。