交通流预测的马尔科夫粒子滤波方法研究

智能交通系统中,短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的关键技术之一.针对目前马尔科夫交通流量预测模型在精度方面的不足,以及交通流量随机性、波动性的特点,提出马尔科夫粒子滤波交通流预测模型.一方面,将对交通流量预处理后的样本数据应用于马尔科夫模型中预测未来交通流量,能够较好地描述交通流量的变化趋势;另一方面,针对该预测结果精度的不足及对非线性预测不稳定的缺点,引用粒子滤波算法,将预测结果及权值进行不断更新,以及样本重选样过程,经过多次迭代,使样本粒子更加逼近真实预测值,从而提高预测精度.最后,以北京昌平区某检测器检测到的交通量进行仿真,将预测结果与传统马尔科夫链进行误差对比分析.结果表明,本文提出的马尔科夫粒子滤波交通流预测模型 5 min间隔误差为6.14%、1 h间隔误差为6.04%,预测精度高,具有更好的适用性和稳定性.     

具有反向学习能力的串车调度算法研究

为了避免串车问题,研究了多条线路不同站点间隔的车辆实时串车调度算法.基于车辆自动定位(AVL)数据的分析预测,给出了具备反向学习能力的克隆选择优化算法 (Opposition-learning Clonal Selection Algorithm, OCSA )求解避免串车的调度序列,指导车辆调度.算法中设计了反向抗体库,反向抗体库存储了种群迭代过程中多个较差抗体的信息,利用较差基因位置信息,指导部分基因链以较快速度进行反向学习,将其迅速牵引出局部最优区域.反向学习过程可迅速改善抗体的多样性,使得算法在短时间内具有较强的全局寻优能力;且局部学习的缩放因子可随迭代过程动态调整,提高了算法的求解精度.实验结果表明,基于 OCSA算法获取的调度序列与经典的调度算法相比有较好的适应性,求得的调度序列能够实时有效地降低站点串车问题.     

基于卡口车牌识别数据的车辆出行分析

车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义.     

工业窑炉燃气污染控制的相关问题讨论

控制大气污染的重要手段之一是对燃烧过程加以优化控制.文中,.在分析产生污染原因的基础上,指出恰当的空气燃气比是保证充分燃烧的关键,并以轧钢加热炉燃烧过程控制为例,简要讨论了复杂燃烧过程的对象特性、可供选择的控制策略和优化的控制算法.成功的工程实践表明,只要对燃烧过程进行优化控制,废气污染是可以控制的.     

智能预应力系统初探

智能结构是综合一系列前沿科学与高新技术于一体的新型结构,是当今世界工程结构领域研究热点之一。本文针对土木工程智能结构中的智能预应力系统进行初步的探索,指出其关键共性技术问题和核心技术,提出智能锚具的设计模型,还提到深入研究将面临的困难与问题,在引用一些工程实例后提出一点思考,最后预想了智能预应力系统的发展前景。     

智能化网络接口单元的设计与实现

网络接口单元（NIU）是控制计算机与通信网络进行交互的一种接口设备。章以分布式列车控制系统为例，说明了智能化NIU的设计方法，提出了采用管道（环形FIFO）机制来实现主机与NIU之间的信息传输的建议，并给出了在列车控制系统中的实现方法。该控制系统已在实验室条件下获得成功运行。     

柴油机喷油压力的智能开关型模糊PID复合控制

以车用柴油机电控高压共轨燃油喷射系统为对象 ,提出了智能开关型模糊PID复合控制 ,开发了仿真软件 ,进行了PID控制、模糊控制、模糊PID复合控制的仿真 ,说明智能开关型模糊PID复合控制更适合于柴油机的燃油喷射压力控制     

斜拉索检测机器人的智能表观检测研究

为解决斜拉索检测日益繁重的工作任务,提高检测效率,结合斜拉索检测机器人与智能检测技术对斜拉索的外表进行检测。通过机器人在斜拉索上攀爬收集表面图像,将图像输入到卷积神经网络中进行缺陷识别,以确定缺陷的区域和位置。该项技术已成功应用于广东番禺大桥斜拉索的缺陷检测,结果证实:1)机器人能够灵活地采集到完整的斜拉索外表图像,基于智能算法的图像识别过程能够准确分辨出斜拉索不同的缺陷状态;2)识别正确率超过99%,且检测效率比传统方法提高300%,可以显著解决当前斜拉索检测的难题。     

交通信息提取计算理论及其技术框架与发展策略

在概要介绍信息提取计算技术(Granular Computing)的发展概况、有关概念、基本理念和技术要点的基础上,分析信息提取计算技术对于交通数据处理的适用性,将信息提取计算技术引入交通数据处理领域,从理论方法、支撑环境和应用技术三个方面,提出了交通信息提取计算技术的概念模型和技术框架,并在理论方法上进行了较大拓展,融入了传统数学方法、知识发现型方法和非量化方法。最后,分析并提出了交通信息提取计算技术的总体发展思路和推进策略。     

汽车纵向加/减速度多模型分层切换控制

针对汽车纵向动力学模型的大不确定性,设计了一种基于鲁棒控制理论的汽车纵向加速度多模型分层切换控制系统。通过分析汽车纵向动力学特性,用4个不确定模型覆盖对象不确定性,并应用LM I方法设计对应的鲁棒性能控制器集合。考虑鲁棒控制系统的特点,设计了一种对不确定性的系统增益进行估计的切换指标函数,以选择控制器进行控制。实验表明,提出的方法在大不确定性下可以对纵向加速度有效控制。