山区高速公路合理限速分段研究

山区高速公路交通安全问题日趋严重,目前中国尚无统一的标准和算法得到限速值并据此进行限速路段划分。笔者通过对影响限速分段因素的分析,确定限速路段的最小长度,提出了基于有序聚类分析法的山区高速公路合理限速分段方法,并对该方法进行限速值速差检查。     

围绕“平安世博” 全力打造安全、有序、和谐的世博道路交通环境

<正>世博会是人类文明的驿站。2010年上海世博会将是展示中国改革开放30年硕果,宣传上海社会主义现代化国际大都市形象的难得机遇。世博期间,预计将有超过7000万人次的海内外游客前来参观,大量的参观客流将不可避免地与日常交通发生叠加。而且,世博门票大部分为非指定     

改进的遗传算法在车辆路径问题中的应用

通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“交叉算子”和“变异算子”进行了改进,并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明：在算法性能方面,改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;在车辆配送路径方面,改进算法得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到五条配送路线,最低装载量仅为3．1t,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法．     

基于云模型的自学习进化算法

结合进化论和遗传理论的最新进展,提出基于学习算子的自学习进化算法;并将正态云模型引入进化过程中,提出云学习算子和基于云学习算子的自学习进化算法．最后的仿真实验表明,该算法具有精度高、收敛速度快等优点,能在很大程度上解决了现存进化算法的低效问题．     

基于公交IC卡数据信息的客流预测方法研究

根据大连市公交IC卡的历史数据绘制公交线路客流曲线,采用有序聚类Fisher算法划分公交峰值区间,在具有典型特征的峰值区间内进行有针对性的公交客流调查,可得到实际客流数据样本.通过将公交IC卡客流数据与随车客流调查数据相结合,建立不同峰值条件下预测客流的回归方程,可实现对不同峰值区间内总体客流量的预测.     

基于Dijstra算法群布型立交匝道优化

针对多目标最短路径的问题采用线性加权Dijstra算法.在立体交通规划布局阶段,考虑其相互作用关系,提出群布型立体交叉的概念及用最短路径法优化匝道设计的实用方法.以重庆绕城高速公路与射线之间的界石、一品、南彭立交为例,检验该方法的实用性.     

比较成对有序观测数据的一种新方法

在生物医学统计研究中,如果诊断试验过程比传统诊断过程更加易于操作,需要的费用少,那么在采用试验过程之前,就非常有必要去评价诊断试验的诊断精度是否不低于传统诊断过程的诊断精度．考虑多于两类的有序变量诊断结果,并且两种诊断结果构成成对有序观测数据,提出了比较这种观测数据的一种新方法,给出了诊断试验的诊断精度不低于传统诊断过程诊断精度的标准及定义．基于大样本理论,构造了假设检验问题,给出了Fieller—type检验统计量．为验证样本量有限时,检验方法是否有效,进行了随机模拟,取得了满意的结果．     

面向动态交通分配的交通需求深度学习预测方法

为满足动态交通分配对高精度、高时效性交通需求的要求,本文建立了一种交通需求深度学习预测方法。根据动态交通分配要求确定交通需求数据的时间间隔,构建对复杂交通需求预测性能较优的长短期记忆神经网络预测方法;针对动态交通分配中交通需求的周期性、随机性和非线性等特征,为减少数据噪声的干扰,引入局部加权回归周期趋势分解方法将交通需求数据分解,将其中的趋势分量和余项分量作为深度学习预测方法的输入量,周期分量采用周期估计进行预测;选用具有随机寻优能力强、寻优效率高等特点的布谷鸟寻优算法优化预测方法的隐藏层单元数量、学习速率和训练迭代次数等核心参数。应用西安市长安区的卡口车牌数据验证该方法。结果表明：本文模型的预测结果在高峰及平峰各连续4个时段内相比于自回归滑动平均模型、长短期记忆神经网络模型、支持向量回归模型,平均绝对误差降低了10.55%～19.80%,均方根误差降低了11.20%～17.99%,决定系数提升了8.62%～12.48%;相比遗传算法、粒子群算法优化的模型,平均绝对误差降低了7.36%～13.81%,均方根误差降低了4.23%～10.67%,决定系数提升了3.50%～7.01%,且本文...     

评价集体成绩的序列加权全值法

在文[1]的思想基础上提出评价集体成绩的序列加权全值法．