基于Logistic和S曲线的交通量预测方法

分析了Logistic曲线和定标模型S曲线的特征和参数标定,提出了将这2种曲线模型结合起来的交通量预测模型,并应用于广东省国省道“十一五”规划公路网路段的交通量预测,取得了较好的预测结果。     

基于模型预测控制的智能车横纵向控制器设计

针对智能车横纵向控制中路径跟踪精度、行驶稳定性以及乘坐舒适性等问题,提出了基于模型预测控制(MPC)的横纵向综合控制方法.速度规则系统根据参考路径曲率与车辆跟踪位移误差计算出期望速度曲线,速度跟踪控制采用分层式控制器,上层控制器利用MPC算法计算期望加速度,下层控制器利用车辆逆纵向动力学模型对车辆的驱动和制动进行协调控...     

基于便携式排放测试系统与BP神经网络的大型客车排放预测

以大型客车为研究对象,在长沙市的不同道路工况下进行了车载排放测试,借助道路测试得到的数据,利用BP神经网络,以逐秒的速度、加速度、比功率和油耗数据为输入,建立CO2、CO和NOx的排放预测模型,并用部分试验数据进行了验证.结果表明,CO2、CO和NOx预测结果的总体相关系数R为0.9167,线性高度相关,在整体误差水平...     

机场轨道交通对陆侧交通分流情况的预测研究

机场轨道交通的发展将是解决机场陆侧交通拥堵问题的主要途径之一.本文首先通过灰色预测模型GM(1,1)对首都机场的陆侧交通量进行预测,得出进出机场的旅客中乘坐机场巴士及出租车的人数.在此基础上,运用排队论的方法,分析机场轨道交通对机场巴士及出租车交通量的分流情况,得出各自具体的分流率和分流量.最后,根据马尔可夫链的方法,对分流情况的发展趋势进行分析,得出其稳定分流率.     

动车组的多变量非线性预测控制研究

通过分析动车组的牵引-制动系统,建立动车组的各动力单元的线性模型,考虑到动车组运行过程中空气阻力、未知干扰等非线性因素,将实际输出与线性模型输出的误差描述为未建模动态,将动车组运行过程这一非线性问题描述成为线性模型与非线性未建模动态两部分组成的集成模型,利用BP神经网络在线估计未建模动态项,利用递推辨识算法在线更新模型...     

BP神经网络在公路路面性能预测中的应用

路面性能预测是路面养护管理的重要组成部分,一般较难考虑自然环境对路面性能的影响,对已知信息的利用效率不高,造成预测误差.文中以某高速公路路面性能预测为例,详细说明了BP神经网络技术在路面性能预测中的作用,力求推广计算机辅助的人工神经网络在路面性能预测中的应用.     

大连金普新区公路网发展规划研究

辽宁省大连市金普新区经济发展转型升级加快,引领示范作用持续强化,对综合交通运输发展提出了新要求。在分析大连金普新区公路网现状特征的基础上,分析金普新区公路网存在的问题。采用连通度法和弹性系数法,预测金普新区公路网规模,避免了单一预测方法在数据应用中出现的偏差;采用分层布局法对金普新区公路网布局结构进行分析研究,确定了金普新区公路网布局结构,该布局的总里程符合预测模型的计算结果。研究可为类似项目提供参考。     

基于SVM-BP神经网络组合模型的高速公路出口流量预测

为了给高速公路交通流精准预测提供更准确的方法,本文利用济南西高速公路出口早晚高峰流量数据,采用SVM-BP神经网络组合模型进行短时交通流预测,并对单一的SVM（支持向量机）模型、BP神经网络模型和组合模型的预测精度进行比较和实证分析。当样本数量小于或等于120时,结果表明：(1)误差对比：当样本数量大于22时,由于预测集与训练集数据分布本身存在差异且SVM模型训练完成后过于复杂导致三种模型的误差逐渐变大。(2)预测精度：组合模型>BP神经网络>SVM,组合模型的平均绝对误差（MAE）提高了6.85%,远高于其他单一模型,验证了组合模型的有效性。     

轨道车用塞拉门专利技术分析

随着交通强国战略的推进,铁路装备技术水平不断攀升,列车时速逐步增快,塞拉门作为保障列车运行安全的关键部件,亟须探索新的发展方向,提升整体性能。文章通过对国内外的轨道车用塞拉门相关专利技术进行统计分析,具体阐述锁闭技术、驱动传动、承载导向、密封和测试维护5项关键技术,探究本领域技术研发热点及空白区域,旨在为该领域的技术创新提供突破方向,为我国塞拉门的未来发展规划提供参考。     

南昌中环快速路北段昌九立交设计

南昌中环快速路北段昌九立交是南昌市快速路网中重要的交通枢纽,根据昌九立交交通量预测结果、工程地理位置、施工条件等因素,在保证行车安全、舒适的前提下,充分考虑立交造型美观,经济合理,文章详细介绍了昌九立交设计过程中整体布局的思路及主要设计内容。