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381.
一种适用不同通信方式基于XCP协议的ECU标定工具的开发   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对汽车ECU的多样性,设计了基于XCP协议的集成多种通信方式的标定平台.开发了主、从节点的XCP驱动程序.在相同的协议层下,构建了基于CAN总线和串口的两种传输层结构,使标定系统同时适用于两种不同的通信方式,并对系统的实时性进行了测试和分析.具体的应用实例说明了该系统使用方便,工作灵活,为车载ECU的高效开发提供了有效工具.  相似文献   
382.
微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法(GA)的不足,建立了基于同步扰动随机逼近(SPSA)算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.  相似文献   
383.
以城市轨道交通方式划分为研究对象,将轨道交通方式预测分两个阶段. 第一阶段采用转移曲线法预测无轨道交通条件下的各种交通方式的比例结构,第二阶段选取时间、费用作为效用函数的特征变量,以交通行为调查的RP和SP联合数据为基础,计算了各种交通方式向轨道交通转移率,建立了应用于轨道交通方式预测的非集计MNL模型. 最后以苏州城市轨道交通方式划分为例,进行了模型参数估计和轨道交通分担率的预测. 结果表明,常规公交和自行车交通方式向轨道交通转移比例较高,该模型能较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,模型的预测实用性较好.  相似文献   
384.
重力模型标定方法的分析及应用   总被引:3,自引:1,他引:2  
介绍双约束重力模型参数标定的方法,并以西部某一新城区居民出行分布为例,详细给出参数标定的实现过程。表明此方法操作简单,在实际交通规划的出行分布预测阶段,具有一定参考价值。  相似文献   
385.
微观交通仿真能够再现城市道路交通状况,其关键步骤是建立仿真模型.为使 模型最大程度地反映实际道路运行状况,需要对所建立的模型进行校正.首先本文设计了 改进的自适应步长的人工萤火虫算法(IAGSO)和以排队长度为指标的目标函数.然后,设 计了基于IAGSO 算法的VISSIM 模型参数校正的方法.最后,设计和实现了基于B/S 结构 的交叉口仿真分析系统,应用VISSIM 对北京市某交叉口建模,利用系统对此模型进行参 数校正,比较模型校正前、校正后和现场调查的四个进口方向的排队长度.通过比较结果 验证了基于IAGSO 算法的VISSIM 模型参数校正的有效性.  相似文献   
386.
针对接触线覆冰可能造成电力机车行车时的重大事故,研究通过在支柱上安装摄像机拍摄接触线覆冰,对其形状进行计算分析,以预报冰灾.首先采用摄像机标定技术在云台旋转后实现自动标定,通过对覆冰图像进行边缘提取,将边缘的图像坐标转换为世界坐标,拟合出接触线覆冰厚度分布曲线,应用人工智能分析覆冰厚度与冰凌长度.实验表明,计算机显示结果的误差在10%以内,能够满足监控接触网覆冰的现场需要.  相似文献   
387.
驾驶仿真模型实验验证及参数初步标定   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了验证适用实际道路输入的最优加速度模型并标定相应的参数,选取有代表性的路段进行实车观测实验。实验的结果表明:该模型的仿真结果与实际车辆在弯道上行驶规律相吻合,驾驶员的前视时间在不同的视野下有所变化,并且不同的驾驶员其前视时间存在一定的差异。  相似文献   
388.
结合匹配标定的原则和流程,对发动机控制参数进行了优化标定,并在改制的S195煤层气发动机上进行试验。试验结果的对比表明,利用标定可以在较短的时间内获得最佳的参数优化结果,确定发动机控制参数的最优值,发动机的性能得到明显提高。  相似文献   
389.
针对交通规划中的路阻模型变量的要求,探讨了检测器数据的处理方法以及模型的标定方法。同时结合交通规划软件中路阻函数模型的要求和形式,参数标定采用了适用于非线性、非二次型逆的修正BFGS算法的非线性回归方法。其中,步长一维搜索采用Wolfe准则。由于非线性问题对样本数据质量非常敏感,同时,提出了对调查(检测器)数据质量检查的方法。利用上海快速路检测数据进行回归分析,从结果看,该模型对快速路具有很好的适应性,并具有较高的精度.  相似文献   
390.
对轨道交通中闭路电视监视系统的解决方案进行阐述,同时介绍长春轻轨三期工程闭路电视监视系统的系统方案及功能。  相似文献   
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