基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型

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.     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

基于分子动力学的车流运行动态特性及其模型

车辆跟驰行为受前导车和道路环境等的影响,将车辆抽象成相互作用的分子,基于分子动力学构建相互作用势函数,建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型.采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得所需数据,并对加速度波动特性进行分析.将车辆运行状态分为常态行驶,起动加速和减速停车3种,根据实测交通数据对3种车辆运行状态进行模型参数标定,同时对分子跟驰模型进行稳定性分析验证,结果表明,相对于经典GM模型,分子跟驰模型稳定性更好,对实际交通状态拟合程度更高.     

路侧公交专用车道模式下右转交织长度建模

在设置路侧公交专用道的交叉口处,可通过划定交织区的方式允许右转车辆借用一定长度的公交专用道通行.合理规划公交车与右转车的交织区长度有利于提高借道右转的通行效率,减少在交织区前的排队车辆数从而降低道路混乱程度,保障公交车的专用路权.本文分析了公交站点影响下的公交车车头时距分布,建立了右转车穿越交织区长度计算模型,并结合实际调查数据进行了算例分析和模型验证.研究成果可为公交优先条件下的交叉口空间优化设计提供理论参考.     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

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.     

电动自行车事故和车牌使用影响因素分析

为分析电动自行车事故和车牌使用影响因素,采用问卷调查和电话访谈方式采集了宁波市862个电动自行车用户有效样本,利用统计学方法构建了Bivariate Probit(BP)联立方程模型,计算了显著影响因素的边际效应,量化分析了电动自行车事故和车牌使用影响因素效用,并检验了两者之间潜在的关联关系.结果表明:BP模型不仅可以识别电动自行车事故和车牌使用的影响因素,而且可以有效刻画两者之间的潜在联系;两者之间关联系数为-0.475,表明电动自行车车牌的使用可以降低电动自行车事故概率;模型结果显示性别、年龄、驾驶执照、家庭是否拥有小汽车、电动自行车驾龄、法律遵守程度、驾驶行为、危险感知度等具有统计显著性,是影响电动自行车事故和车牌使用的显著因素.     

信号控制下人行横道宽度优化模型

为了提高行人过街安全,本文分析了信号控制下行人过街的时空分布特性,研究行人过街空间区域最大宽度与时间和人行横道纵向位置映射关系;通过对行人流量和分担率两因素的分析,对行人过街空间区域特性进行数学描述,根据实测数据并利用轨迹提取技术获取行人时空数据,建立了满足过街时间约束下的人行横道宽度优化模型;最后利用长春市4处人行横道的行人过街时空信息,以群体过街时间为验证指标对模型进行了验证,结果显示,利用本文建立的人行横道宽度优化模型所确定的行人过街时间在3处地点分别减少5.60%、3.29%和2.58%.本文建立的基于时空安全的人行横道宽度优化方法可为人行横道宽度的设计提供理论参考和技术支持.     

基于朴素贝叶斯算法的船舶异常行为监测

随着海事事故与海上违法行为的不断增多,智能的监控方法成为降低海事事故,打击海上违法行为的有效手段.同时,船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的普及及船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service,VTS)的扩建,又为智能监控提供了数据支持.鉴于此,利用船舶自动识别系统提供的数据,分析通航水域船舶信息的分布情况,根据其概率分布采用朴素贝叶斯算法,从船舶航速、航向及距航道边界距离3个方面,构建船舶异常行为检测模型.最后,以成山角通航水域为例,检验模型的有效性.实验结果表明,构建的模型能够有效地完成异常行为监测,减少海事监管人员的工作强度,同时根据实验结果分析了成山角水域船舶航行的特点,并对成山角定线制提出合理化建议.     

脱钙松质骨体外构建组织工程软骨的实验研究

目的软骨细胞复合同种异体脱钙松质骨(demineralized cancellous bone,DCB)体外构建组织工程软骨,评价DCB作为组织工程软骨支架的可行性。方法取新西兰兔长骨干骺端松质骨制备DCB,扫描电镜观察;分离幼兔关节软骨细胞,原代培养后种植在同种异体DCB体外培养,分别于7、14、21、28、35、42d取材进行苏木素-伊红(HE)、甲苯胺蓝(TB)、Ⅰ型和Ⅱ型胶原染色。结果制备的DCB成三维立体多孔结构,孔隙大小100~500μm,有良好的可塑性和一定的力学强度;软骨细胞在DCB表面和空隙内生长、分化良好,形成软骨陷窝,分泌基质蛋白聚糖和Ⅱ型胶原。培养42d软骨细胞在DCB表面及孔隙内形成软骨样组织。结论 DCB复合同种异体软骨细胞在体外成功构建了组织工程软骨,是一种较理想的软骨组织工程支架材料。     

交通指路标志信息量化分析

交通指路标志信息认知的水平直接影响出行者寻路的安全性和舒适性。对不同信息组织形式的交通指路标志进行标志信息理解实验,发现交通指路标志版面信息的位置及字符排列方向对信息的理解水平存在显著性影响。当标志上信息的位置与在路网中的相对位置相同,且字符排列方向没有旋转、与道路线形保持一致时,信息的理解水平较高;当标志上信息被移动或旋转时,信息的理解水平将降低42%~66%。