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71.
定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低. 相似文献
72.
73.
通过介绍TD结合系统,从数据完全丢失和数据不完整两个方面分析影响调度命令传输问题发生的因素,并分别提出科学的改进方法.旨在通过相当于在这个不可靠的通道上建立一种相对可靠的应用层的传输方式,为今后TD结合新的方案提供一些借鉴,使调度命令传输问题发生率大幅降低. 相似文献
74.
日本铁道信号技术系列介绍(四)——采用无线方式的列车控制系统(CARAT) 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了日本铁路无线方式的列车控制系统开发背景,现有控制系统,新系统的概念,系统的优点,系统的基本技术和系统开发现状,以及系统展望和今后的研究课题。 相似文献
75.
为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。 相似文献
76.
77.
以宝成线数字通信传输网络的部分优化工程为例,说明数字通信传输网络的优化方案,以满足业务开通、安全等方面的需求。 相似文献
78.
许扬 《铁路通信信号工程技术》2014,(1):40-41,83
xPON作为新一代光纤接入技术,在抗干扰性、带宽特性、接入距离、维护管理等方面均具有巨大优势,将成为一种主流宽带接入技术,并在铁路视频监控系统中有很广阔的应用前景. 相似文献
79.
80.
针对桁架拱肋假设中出现的线形调整问题,利用影响矩阵法进行处理。通过该方法可得到为满足设计要求线形与标高所需要的扣索长度的调整量和扣索索力增量。通过封铰前的扣索调整,使实际拱轴线逼近设计拱轴线。满足精度要求。 相似文献