交叉口交通流动态模型的建立与分析

本文针对我国交通条件比较混乱的特性，提出描述交通流控制系统中车队离散规律的实用动态模型。同时，对车队离散动态进行稳定性分析与实际运算。     

奥氏体合金脆性延迟断裂特征和机理的分析

通过对奥低体合金脆性延尺断裂和氢脆断口的分析和比较，提示了它们之间的区别和联系，提出了奥氏体合金应力腐蚀断裂与氢脆的机理。     

铁路桥梁高强度螺栓施拧扭矩智能控制系统

基于物联网研发铁路桥梁高强度螺栓施拧扭矩智能控制系统,通过内置扭矩传感器、温度和湿度传感器、二维码扫描装置的定扭矩电动扳手,以及包含基础信息、施工计划、质量查询、库存管理等功能模块的数控系统,实现高强度螺栓施拧精准控制,避免超拧或欠拧现象。工程应用表明,采用铁路桥梁高强度螺栓施拧扭矩智能控制系统,施工输出扭矩与设定扭矩的偏差在±4％以内,施工输出扭矩与设定扭矩的比值平均值为0.996,标准差为0.015,采用高栓施拧扭矩智能控制系统施工,施工输出扭矩精度高且稳定。该系统能够完整、高效地记录高强度螺栓施工信息,实时掌握施工状态,随时统计分析施工质量,降低因超拧引起的延迟断裂发生概率。     

基于遗传算法的VISSIM参数校正及其交通流应用

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到广泛应用。然而大多数仿真模型参数均是针对外国的交通情况确定的，并不一定适合中国国情。文中以仿真软件VISSIM为例，简单介绍了VISSIM软件，指出其待校正的参数，基于遗传算法设计的参数校正方法选出了满足精度要求的参数组合，从而有效地减少参数校正的仿真试验次数。对比仿真结果与系统默认值，得出在通常情况下较为合理的参数取值，以实例验证了实验参数调整的重要性。     

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.      

基于GBRBM-DBN模型的短时交通流预测方法

为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%.      

易酿车祸的不良习惯

驾车吃食物。危害是遇到突发情况，驾驶员往往会在手脚忙乱中无意识地咽下口中食物，出现卡住或误入气管而危及生命的现象。久戴墨镜驾车。研究表明，墨镜的暗色虽然可以有效地遮挡强烈的光线．但同时也延迟了视觉信号传送到大脑的反应时间。这种视觉延迟会造成速度感失真，使驾驶员作出错误的判断。     

电装选用Airbiquity公司的aqLink软件调制解调器

近期，AirbiquitY公司与电装（DENOS）签署了一份全球授权协议。依照这份协议，Airbiquity公司授权电装使用其aqLink软件调制解调器，为北美一项车载通信系统计划提供支持。利用该软件调制解调器，电装能够使用语音信道为有较强时效性的关键信息传输数据。此外，在遇到无线数据网络拥塞时，该调制解调器也能传输数据，能够避免信息延迟。     

城市快速道路交通流仿真方法研究

本论文在系统分析城市快速道路交通流特征的基础上，运用流体与离莠型模型结合的方法，并考虑到智能交通系统技术发展的趋势，构筑了集进出口匝道的通行能力和进出快速道路的交通流影响要素（ＯＤ分布、驾驶路径选择行为），以及快速道路网上的交通状态变化于一体的动态仿真模型。     

混合交通流参数之间关系模型标定

提出了混合交通流参数之间关系模型的标定和超车换道率的计算方法,采用广深高速公路、广佛高速公路和沪宁高速公路的实测数据对模型进行了验证,并计算了各数据点的超车换道率.结果表明,流量、密度数据的相关系数都接近1,超车换道率介于-1和1之间.