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研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系,进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model,OVM)作为手动车辆的跟驰模型,PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论,推导混合交通流稳定性判别条件,计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系,提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略,并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明:在所提可变CACC车头时距策略下,CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低,避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升;当CACC比例大于35%时,混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考. 相似文献
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《综合运输》2019,(9)
为解决基于手机信令数据识别大规模用户交通方式问题,多维度分析出行方式特征,提出结合主动学习和Tri-training的半监督支持向量机算法。以手机信令出行链为基础,将出行特征划分为距离、时间、速度、出行者属性等四类,并进一步研究多维度特征及其计算方法 ,基于有向无环图设计一种结合主动学习与基于Tri-training的半监督多分类支持向量机。运用HY市手机信令数据构建样本集并训练该分类器,与多种监督学习分类算法进行比较。结果表明主动学习构造的富含信息的已标记样本集可以减少半监督学习的迭代次数,Tri-training半监督支持向量机可以通过大量未标记样本提升分类器准确率,结合主动学习与Tri-training半监督支持向量机算法可以有效地识别手机信令数据出行链的交通方式。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(24)
传统控制方法是通过规划算法采集环境信息,但由于位置因素复杂,无法准确获取无线通信范围。为此,提出基于PLC的舰船智能巡检机器人优化控制方法。运用PLC算法,选择无线通信方式,设置边界条件,求解覆盖区域的磁感应强度。再依据能量转移原理,实现舰船智能巡检机器人智能化连续任务。完成上述操作步骤后,设计舰船智能巡检机器人巡检模式处理数据、转换数据、存储数据,实现优化控制。最后,在实验中设置实验装置,检测2种方法所测的负载功率,是否能够找到最合适的无线通信范围。实验结果表明,所建方法测得的负载功率会随着线圈间距变大,逐渐增大,从而找到最合适的无线通信范围。可见,所提方法更符合设计需求。 相似文献
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在开车过程中,拨打或接听电话的危险有多大?从有关统计数字表明,有30%以上的交通事故是由开车时打手机引发的,开车打电话导致事故的风险比通常情况下高出4倍,开车玩手机时的反应比酒驾、毒驾还要慢得多。原因很简单,拨打或接听电话时,司机分散了注意力,还要腾出一只手,一旦遇到紧急情况,驾驶人在慌乱中往往采取措施不当,很容易引发交通事故。由此可见,开车打电话是导致交通事故频发的"导火索"。究其 相似文献
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