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51.
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。 相似文献
52.
为满足交通流荷载作用下大跨桥梁结构评估的需要,研究了基于荷载参数特征的交通流状态划分方法。首先,基于实测交通流数据,按照车道属性统计分析得到交通流的单位小时特征参数样本,选择单位小时内车型比例、车头间距及交通流速度作为交通流状态划分的参考特征;其次,改进经典k-means聚类算法以增强其对高维、复杂交通流荷载分类的鲁棒性,即通过引入特征熵值来表征各特征参数对聚类效果的重要性,同时计算样本点与周围样本点的接近程度来赋予样本点权值,以削弱样本离散性对聚类质量的不利影响;最后,通过聚类算法得到11种具有不同参数特征的交通流荷载,分析了其作用下某大跨斜拉桥拉索应力响应及造成的疲劳损伤。结果表明:改进算法的聚类质量指标比原始k-means算法提高了40%以上,对交通流状态划分具有良好的适用性;通过算法得到的不同类别的交通流荷载的特征参数差异性明显,其占有率也大不相同,同一类别的交通流荷载各样本特征参数聚拢效果良好;同车道内不同类别的交通流荷载的拉索等效应力差别较大,其变异系数均在0.2以上,尤其在考虑了不同交通流荷载模型的占有率后,这种差异性进一步增大。上述结果表明该交通流荷载聚类与模拟方法是有... 相似文献
53.
2013年国际干散货运输市场复苏较为明显,但从长周期看仍处于历史低位,复苏之路仍然漫长。2014年运力增速将降至十年新低,市场长期以来的边际供需失衡现象将得以扭转,全年将保持弱平衡状态。 相似文献
54.
介绍了基于RBF神经网络的短时段交通量预测模型,并利用该模型对高速公路所采集的数据进行仿真预测分析。预测结果表明RBF神经网络预测方法通过定义合理的网络结构参数可以获得较高的预测精度,能够满足路网调度对短时段交通流预测的需求。 相似文献
55.
56.
基于非参数回归的快速路行程速度短期预测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于北京市快速路上的检测器所采集的历史数据,经过数据筛选,剔除判别,小波滤噪平稳处理,聚类分析等过程,建立了交通状态演变系列的历史样本数据库。基于所构建的历史数据库,通过数值试验,确定了状态向量、距离匹配原则,K近邻值等参量,构建了一种基于K近邻的非参数回归短时交通预测模型,实现了对路段行程速度的短时预测。最后,利用随机选取的历史数据系列对预测模型的精度进行了检验。结果表明,预测算法的精度可以达到90%以上,可以很好地满足ITS应用系统对于交通预测数据的精度要求。 相似文献
57.
基于Q学习的Agent在单路口交通控制中的应用 总被引:3,自引:4,他引:3
将Agent技术与Q学习算法相结合,应用到城市交通控制领域中,对单交叉口的交通流进行了控制研究,介绍了路口Agent的结构模型以及基于Q学习算法的学习机制的实现,提出了一种适用于交通控制的奖惩函数。即当红灯相位的饱和度大于绿灯相位的饱和度时,红灯相位的相对警界度在奖惩函数中占主导地位,此时大部分情况下会对Agent进行惩罚;在以后的决策过程中面对类似的交通状态Agent所选择的控制行为更倾向于将通行权切换给下一个相位,反之,Agent所选择的行为倾向于保持当前相位的通行权到下一决策时刻。并通过微观交通仿真软件Paramics对控制算法进行仿真研究,仿真结果表明该方法的控制效果优于定时控制,同时验证了奖惩函数的有效性。 相似文献
58.
以运行车辆为质点,提出采用汽车道路作用空间的物理分析方法来研究车辆当量系数换算问题。建立了车辆道路作用空间模型,通过大量试验数据分析和应用随机场论的分析方法,研究确定了汽车在运行过程中所表现出的横向、纵向道路作用空间特性以及与道路、交通和车型等相关因素的定量数值,并由此推算出了基本车辆当量换算系数,和基于不同公路服务水平条件下的车辆当量换算系数。 相似文献
59.
基于路网子图空间的交通流平衡分析方法 总被引:4,自引:0,他引:4
通过定义路网子图空间,提出了基于路网子图空间的Wardrop平衡原理,建立了相应的交通流平衡分析模型,并通过实例阐释了偏态均衡路网交通流的形成机理与演化过程。研究表明:该模型能够很好地解释包括新路开通期的路网交通流、换乘子图空间路网交通流、收费道路偏好子图空间路网交通流等多种情形下由于网络结构被差异性地认知所形成的偏态均衡路网交通流现象,为多标准下交通流的平衡分析建立了新途径;该分析方法有助于道路网络结构设计与道路网络管理方案的优化。 相似文献
60.