不确定性时滞系统时滞相关鲁棒镇定

讨论了具有状态时滞的数值界不确定性线性系统的时滞相关鲁棒控制问题.将矩阵分解的思想应用于线性时滞系统的控制综合,利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,通过牛顿-莱布尼茨各项相互关系引入"0"阵,得到了系统的一种新的经过状态反馈控制后可鲁棒镇定的、基于LMI的、保守性较低的时滞相关条件.该方法既不需要对原系统进行模型变换,也不需要对交叉项进行界定.用算例说明了该方法的有效性.     

不确定多包传输网络控制系统的分析与设计

针对短时延的多包传输网络控制系统,研究了数据包传输次序不确定情况下系统的建模及控制问题.引入了补偿器来补偿多包传输过程中部分数据丢失对系统的影响,同时考虑不确定短时延的影响,将其建模成一类具有参数不确定的离散随机切换系统,并对系统的稳定性进行了分析.仿真结果证明了该方法的有效性.     

监控环境下信号交叉口控制延误的获取方法

依据摄像头监控环境下可以检测到的相关参数,给出了信号控制交叉口进口道的车均控制延误参数提取的方法.文中以各个周期饱和度不超过1.2的信号控制交叉口进口道为研究对象,根据该周期的车辆通行需求和交通供给,将交叉口进口道的状态划分为正常交通状态和饱和交通状态;然后根据本周期车辆的到达情况、上周期排队车辆对本周期的影响及本周期排队车辆对下个周期的影响,结合监控环境下可以直接获取的相关参数,对两种交通状态分4种情况分析了交叉口进口道的控制延误参数的提取方法,构建了相应的模型.最后通过实例表明,该论文陈述的模型可以较好的提取交叉口进口道的控制延误参数.     

双摄像头环境下交叉口控制延误提取的误差统计

对双摄像头环境下控制延误提取的过程进行了介绍,主要对控制延误提取的误差指标进行了验证。以曹安路-绿苑路交叉口西进口道为参数提取的场景,首先介绍了控制延误参数提取的原理;然后对获取的单个车辆的行程时间值与真实的行程时间值进行对比,使用平均误差指标得到系统提取的单辆车进行比较,得到行程时间值的误差值接近0,使用塞尔指标验证了课题研究中所提取的行程时间与实际的行程时间,结果表明可以认为检测得到的值与真实值相同。之后通过相关的处理,获取按周期统计间隔得到的车均信控延误值,考虑所获取的车均延误值的大小,选用平均相对误差指标作为周期延误参数误差统计的指标,使用k—S验证了延误参数的平均相对误差指标符合正态分布,最后使用t检验验证了课题研究中所提取的周期控制延误平均相对误差指标的误差值小于10％,从而证明了参数提取方法的有效性。     

信号交叉口出口道公交站点仿真设置

公交停靠站的设置直接影响公共交通的服务水平和交通运行的质量,而目前设置公交停靠站并无标准。基于VISSIM仿真软件,分析和比较不同流量条件下,公交停靠站的设置对交通流延误影响,得到公交停靠站的最佳设置位置,并利用实例对结论进行检验。     

列车运行图缓冲时间合理取值研究

在列车运行图中加入合适的缓冲时间对减少列车晚点和晚点传播而言很重要。为寻找缓冲时间的合理取值,以某一列车的源发晚点造成其后续列车继发晚点的总时间为评价指标,将列车源发晚点分为进站晚点和出站晚点两个部分来进行讨论。作者分别描绘了在这两种情况下评价指标随缓冲时间的变化趋势,通过寻找曲线变缓的临界区段来确定缓冲时间的合理取值情况。假设进出站时发生源晚点的第一列车的晚点概率服从负指数分布,研究表明在进站情况下,缓冲时间的合理取值只与具体的车站晚点参数有关,并随其增大而减小;在出站情况下,缓冲时间的合理取值与车站晚点参数的关系不大,而与最小列车间隔时间的大小有关,并随其增大而增大。综合进出站情况,取列车在一个车站出发情况与在下一个车站到达情况的两个缓冲时间合理取值的较大者为最终缓冲时间的合理取值。     

基于时延特性建模的多断面短时交通流预测

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.     

最小化网络总时延启发式遗传算法

路由选择算法是用于决定计算机网络每个结点输入的信息包应当从哪一个输出线路发送出去,以便使得某种指定的费用最小。提出了一种新的有效启发式遗传路由算法,以使网络总时延最小。该算法采用了启发式遗传路由方案,从而获得近似最优解。采用遗传算法的方法可以减少网络路由算法的运算规模,实现逐步求解。与其他已知类似算法相比较,该算法具有较小的时间复杂性。     

基于转向的Logit交通分配算法

为避免交通分配中传统的网络扩展法在处理转向延误时的缺陷, 通过分析网络基本要素节点、路段和转向之间的拓扑关系, 借鉴Dial算法的基本框架, 设计了一个基于转向的Logit交通分配算法。该算法以源点至路段的含转向延误的最短路径长度为依据处理各条路段, 正向计算转向权重, 反向分配路段流量和转向流量。算法计算结果与Logit路径流量和Dial算法数据相一致, 该算法可直接求解既满足Logit路径选择概率又考虑转向延误对交通分配影响的路段流量和转向流量模式, 而且Dial算法是其在转向延误为零时的一个特例。     

Delay Restoration of Single-Track Railway Rescheduling

On the basis of analysis of the principle of delay restoration in a disturbed schedule, a heuristic algorithm for rescheduling trains is developed by restoring the total delay of the disturbed schedule. A discrete event topologic model is derived from the original undisturbed train diagram and a back propagation analysis method is used to label the maximum buffer time of each point in the model. In order to analyze the principle of delay restoration, the concept of critical delay is developed from the labeled maximum buffer time. The critical delay is the critical point of successful delay restoration. All the disturbed trains are classified into the strong-delayed trains and the weak-delayed trains by the criterion of the critical delay. Only the latter, in which actual delay is less than its critical delay, can be adjusted to a normal running state during time horizon considered. The heuristic algorithm is used to restore all the disturbed trains according to their critical details. The cores of the algorithm are the iterative repair technique and two repair methods for the two kinds of trains. The algorithm searches iteratively the space of possible conflicts caused by disturbed trains using an earfiest-delay-first heuristics and always attempts to repair the earliest constraint violation. The algorithm adjusts the weak-delayed trains directly back to the normal running state using the buffer time of the original train diagram. For the strong-delayed trains,the algorithm uses an utility function with some weighted attributes to determine the dynamic priority of the trains, and resolves the conflict according to the calculated dynamic priority. In the end, the experimental results show that the algorithm produces ＂good enough＂ schedules effectively and efficiently in disturbed situations.