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目前,学者在智能网联交通领域的研究主要集中于宏观的技术进展综述和微观某一特定问题分析,但对智能网联交通系统各组成元素之间相互影响作用关系的数学分析尚有欠缺.首先,将智能网联交通系统分为三层,分析智能网联交通中各子系统间的动态影响作用关系,以及子系统状态波动在横向和纵向上的影响,提出智能网联交通系统稳定性影响评价指标体系;其次,根据模型的协同联动思想,提出基于车速推荐思想的智能网联交叉口人、车、路、管控协同联动流程;最后,通过仿真模拟T型交叉口的人、车通行对该模型进行验证.结果表明,模型能很好地适应并说明智能网联交通系统在协同联动作用下提高交通流的顺畅性和稳定性. 相似文献
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针对现有交通流预测方法未充分考虑多断面车流演变规律,提出基于时延特性建模的时空相关性计算方法. 该方法采用对不同断面、不同时刻交通流的分布相似性度量,对输入的车辆到达数据序列进行切割构建时空相似度矩阵,得到相邻断面之间的时延参数. 基于时延特性建模,将多断面之间的流量信息进行融合,使用长短时记忆(LSTM)网络进行流量预测. 通过对实际路段数据的预测和结果分析,验证所提方法的有效性和实用性. 相似文献
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列车控制与服务网络要求列车控制业务和旅客服务业务在同一网络进行传输。为保证列车运行安全,必须对列车旅客服务业务流量进行监管,而旅客服务流量特性是实现有效监管的重要依据。在实验室局域网模拟列车旅客上网环境,通过WireShark采集常见旅客服务应用的流量数据,并提取公开流量数据集的部分数据作为补充,构造旅客服务业务流量数据集;利用Python相关工具包,将旅客服务业务报文到达时间间隔与经典概率分布模型拟合,对比拟合实验结果,据此建立旅客服务业务报文到达时间间隔的数学模型,并通过评价指标验证模型的可信度。本文的研究成果对列车控制与旅客服务网络规划设计、流量监管和系统仿真等方面具有重要意义。 相似文献