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41.
基于Vissim仿真软件的交通组织方案研究 总被引:3,自引:0,他引:3
高速公路在改扩建作业过程中,必然对路段行车道有所侵占,形成分合流区段,而交通流发生紊乱往往就发生在分合流区段。本文以沪宁高速扩建无锡段桥梁施工为例,运用Vissim软件进行交通流微观仿真分析,对交通组织过程中最小施工路段间隔、中分带开口长度以及合流路段长度进行了研究,降低了因施工造成的对交通运行的影响。 相似文献
42.
为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。 相似文献
43.
将陆上交通运输流的预测研究方法引入水路交通流预测研究之中,重点分析航道交通流观测系列的非线性特性,通过状态空间的重构,计算关联算子。提出航道交通流量的预测工作流程,基于灰色系统理论建立GM(1,1)的预测模型,将该模型应用于航道中、长期交通流,能实现较好的预测准确性和有效性。 相似文献
44.
45.
采用AKIMA方法进行交通流量趋势预测.建模是利用现场调查得到的非平稳时间序列进行数据处理、建模.并根据AIC准则进行模型定阶,最后通过实测数据进行验证,结果表明。该ARIMA模型能够获得较好的中短期预测精度,因而可用于动态交通信号控制。 相似文献
46.
47.
高速公路动态交通流Elman神经网络模型 总被引:5,自引:0,他引:5
为了提高高速公路交通流建模的精度,分析了离散的高速公路动态交通流数学模型,基于Elman网络原理,建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2,采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练,并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明:回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10-5,最大相对误差为4.237 1×10-4,与BP神经网络和RBF神经网络相比较,Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型,真实地描述交通流基本特性,能准确地建立动态交通流模型,适应交通状况的变化。 相似文献
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49.
50.
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... 相似文献