基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。     

基于同方差的递增时间序列自回归预测的改善方法

提出了"利用反双曲正弦函数变换提高数据列光滑程度"的新结论,获得了递增时间序列改善的自回归预测新方法。     

基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的城市公交调度优化研究

为改善城市常规公交运营效率,提出基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的公交调度优化模型.通过结合线路实际客流数据反映的客流特征,建立考虑公交公司和乘客双方利益的公交调度优化模型;改进布谷鸟算法固定步长并加入模拟退火算法退火操作,设计模拟退火-自适应布谷鸟算法,改善寻优过程中跳出局部最优解而全局寻优的能力;以福州125路公交线...     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

新扩展强化非对称选择网的有界性与单调性

根据Petri网结构理论，讨论非对称选择网(AC)的一个子类：新扩展强化非对称选择网(NESAC)的有界性与活性单调性，判定NESAC网N结构有界的充分必要条件是，N被极小死锁簇覆盖，每个非空极小死锁H一定是个陷阱且满足|t^*∩|=|t^*∩H|=1，NESAC网仍然具有ESAC活性单调性的特征。     

基于混沌时间序列的道路断面短时交通流预测模型

为了提高道路断面短时交通流预测的精确性,本文对道路断面的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对多维交通流时间序列数据进行了相空间重构,建立基于混沌时间序列分析的道路断面短时交通流预测模型,利用粒子群优化算法优化模型的参数选择．最后应用本文的方法对城市快速路采集的断面交通流数据进行分析,对道路断面短时交通流建立预测模型并验证其有效性．     

水泥—水玻璃浆液的室内试验与研究

分析了水泥浆液中掺入水玻璃对水泥凝结时间和无侧限抗压强度的影响。试验结果表明,水玻璃能显著加快水泥浆的凝结时间。凝胶时间随水玻璃浓度和水灰比等因素的变化而变化。当水泥浆较稠时,随着水玻璃浓度的增加,抗压强度增加;水泥浆浓度处于中间状态时,抗压强度基本没什么变化;水泥浆较稀时,随着水玻璃浓度的增加,抗压强度是降低的。     

基于差异时效的服务评价模型

针对KNN(k-nearest neighbor)方法在服务评价过程中存在的时效量化、评价窗口宽度以及反馈控制等问题,提出了具有差异时效的服务评价模型(WSEM-VTU).在WSEM-VTU中,采用系统动力学方法研究复杂时效量化方法,以获得差异时效量化结果;基于复杂时效量化方法得到的结果,自适应计算评价窗口宽度;根据评价统计特征,设计恶意评价反馈控制策略.通过实验,将WSEM-VTU与现有评价模型WSEM-E及WSEM-KNN进行比较,结果表明:WSEM-VTU的平均误差为0.877,比WSEM-E和WSEM-KNN分别降低了1.020和0.135;引入反馈控制策略后,WSEM-VTU出现恶意评价的情况平均降低67%.     

城市交叉口交通流特征与短时预测模型

时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求,通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集,分析了各种时间尺度的交通流特性,提出以路口信号周期作为时间尺度,绿灯流率作为变量的ARIMA(p,d,q)短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例,对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA(p,d,q)预测模型结构稳定,算法简单,时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征,均方根误差为0.015 9,预测精度较高。     

SIR-20地质雷达在工程中的应用及图谱解释

介绍了地质雷达探测的基本原理,并结合工程实例和模拟试验说明了地质雷达的具体应用。通过对地质雷达检测图谱的分析和归类处理,找出目标体的地质雷达图谱特征,为地质雷达在工程中的应用提供了判别依据。