Real-time traffic state estimation in urban corridors from heterogeneous data

In recent years, rapid advances in information technology have led to various data collection systems which are enriching the sources of empirical data for use in transport systems. Currently, traffic data are collected through various sensors including loop detectors, probe vehicles, cell-phones, Bluetooth, video cameras, remote sensing and public transport smart cards. It has been argued that combining the complementary information from multiple sources will generally result in better accuracy, increased robustness and reduced ambiguity. Despite the fact that there have been substantial advances in data assimilation techniques to reconstruct and predict the traffic state from multiple data sources, such methods are generally data-driven and do not fully utilize the power of traffic models. Furthermore, the existing methods are still limited to freeway networks and are not yet applicable in the urban context due to the enhanced complexity of the flow behavior. The main traffic phenomena on urban links are generally caused by the boundary conditions at intersections, un-signalized or signalized, at which the switching of the traffic lights and the turning maneuvers of the road users lead to shock-wave phenomena that propagate upstream of the intersections. This paper develops a new model-based methodology to build up a real-time traffic prediction model for arterial corridors using data from multiple sources, particularly from loop detectors and partial observations from Bluetooth and GPS devices.     

系统效能通用评估工具研究

基于数据库和算法集成,设计了一套具有良好通用性、灵活性、可扩展性的系统效能评估工具,并以此工具为基础,针对不同的评估需求、数据量和应用环境提出对应的解决方案.     

潜艇大气环境多传感器信息融合技术研究

介绍多传感器信息融合技术的概念,分析了多传感器集成与信息融合的问题,介绍了贝叶斯准则、D-S证据理论、模糊理论和神经网络的4种方法与算法,论述了潜艇大气环境多传感器信息融合技术研究的优点及其必要性.     

神经网络模型在港口吞吐量预测中的应用与误差分析

应用神经网络BP算法对杭州港的吞吐量预测实例进行了详细分析。通过对网络各种参数的调试与组合得出,当隐含层节点数为15,训练控制误差为0.035,分级迭代级数为4级,平滑因子参数为0.2,学习速率参数为1.5时,网络性能最佳。将网络预测结果与时间序列和回归分析2种方法进行了比较,得出神经网络方法在短期预测中要优于传统方法。通过对模型预测误差产生原因的简要分析,得出神经网络方法并不适用于吞吐量长期预测。最后对其应用过程中可能存在的一些问题提出了建议。     

样本匹配算法在鱼雷弹道融合中的应用

通过分析鱼雷对抗试验中获得的内外测弹道数据的特点,在比较多种曲线匹配算法的基础上,提出了一种基于样本的匹配算法。该方法利用弹道曲线上的点对应的矢量作为特征无关量信息,在合理选取样本点基础上,采用最大相似性准则对弹道曲线进行匹配,找到曲线最佳匹配段,从而对准内外测弹道的时间基准,以用于弹道融合。     

粒子群算法在翼型剖面优化中的应用

为设计出具有良好升阻比性能的翼型剖面,采用智能优化领域新兴的粒子群优化算法(PSO)结合面元法对翼型进行优化设计。文中给出了PSO算法的数学模型及其在翼型优化设计中的主要计算过程,并以Naca66mod翼型为原型进行设计。获取了翼型优化过程中每一步处的翼型剖面形状、翼型表面压力系数分布以及翼型的升力系数、阻力系数和最大厚度比,结果分析表明经过优化后的翼型与原型相比,具有升力系数增加,阻力系数减小这一有利的特征改变。同时采用CFD方法对两种翼型进行数值模拟计算,获得同上的结论,进而验证了PSO方法在翼型优化设计中的可行性。     

自适应加权融合算法在图像型火灾探测系统中的应用

根据船舶火灾探测的特点以及火灾早期预报的要求,设计了带图像信息的火灾自动报警系统,并将自适应加权融合算法应用于该系统。在该系统中信息层完成数据采集、处理,特征层运用自适应加权融合算法进行特征融合,决策层运用概率神经网络进行决策融合,完成船舶火灾探测系统的自动报警输出。实验表明,将该算法应用于此系统能够准确、快速探测火灾,识别日光灯、酒精灯等干扰源,具有较强的抗干扰性。     

一种惯性/星光复合制导系统研究

针对传统的基于姿态角修正的惯性/星光复合制导系统的不足,提出了一种新的基于位置和姿态信息进行融合估计的惯性/星光复合制导修正方案,来提高战略导弹的制导精度和可靠性。一方面利用得到的星敏感器视场中恒星星光矢量在CCD光敏面上的星像点及其在导航星库中的赤经、赤纬,结合高度仪给出的导弹高度值,可得到战略导弹的位置信息,再与惯导系统给出的导弹位置信息相减可得到位置误差测量值;另一方面通过星图识别及坐标变换可得到战略导弹的姿态误差值。以Kalman滤波为基础,将得到的位置误差和姿态角误差进行数据融合,估计出复合制导系统的误差状态量,进而修正惯导系统的位置、速度和姿态角参数。仿真结果表明,该方案有效地抑制了传统复合方案中位置和速度误差的发散,并使系统具有较高的精度和可靠性。     

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随着中国民航事业的快速发展,航班不正常变得越来越严重.虽然航空运输系统涉及空管、航空公司与机场三方面,但是目前解决不正常航班却单纯依靠空管.而这种方式无法达到减少不正常航班的目的.本文研究在协同决策机制下,航空公司自由指派航班时隙的方法问题.文中建立航班时隙指派模型,针对模型的特点设计了一种参数启发式算法。最后通过实例证明了采用本文的方法可以减少航班总延误时间并且提高航班正点率.通过该实例说明航空公司参与时隙分配决策的重要性.     

融合卡尔曼滤波的高速公路状态估计误差界限分析

为分析高速公路交通流检测数据质量,本文构建平方流量误差界(Squared Flow Error Bound, SFEB)和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的决策级融合模型SFEB-EKF,在检测器空间覆盖不足情况下,计算检测路段和无检测器路段的交通状态估计误差界限。与SFEB 算法相比,融合模型利用EKF交通状态估计模型估计全路段交通状态,基于得到的估计样本计算全路段交通状态估计误差下界。同时,采用最近邻法(Nearest Neighbor Method, NNM)计算全路段交通状态估计误差上界。应用开源高速公路数据集测试模型,结果表明,与需要输入真实样本的SFEB算法相比,融合模型SFEB-EKF在缺少真实样本情况下,能取得相似的结果且误差保持 在5%以内,不同检测器覆盖率实验下模型表现出良好的稳定性。本文模型通过给出无检测器路段交通状态估计界限,为高速公路交通检测器布设方案提供参考。