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991.
992.
993.
分析了过饱和交通条件下城市道路信号控制交叉口周期参数值的优化解。以拥挤消散时间和路网总延误为控制目标,采用定时信号控制策略,基于元胞传输模型建立了路网优化控制模型,并采用遗传算法优化信号配时,对比了不同信号周期条件下拥挤消散时间和路网总延误的变化规律。最后,本文以某市L路为算例分析了周期值与消散时间及路网总延误的关系,结论表明路网在过饱和拥堵条件下,当控制周期大于某一临界周期值时,相位差和绿信比的优化将无法抑制消散时间的持续增长趋势;最优配时结果的路网总延误值比采用传统最大周期控制策略的路网总延误值降低17%以上。 相似文献
994.
995.
多用户多准则城市交通网络非稳定均衡分析 总被引:2,自引:1,他引:1
为了反映现实中交通出行者实施出行与否的决策过程,通过对实际城市交通网络状态的分析,引入了非稳定均衡网络状态的概念。同时通过对出行者出行选择行为的深入分析,引入了多用户多准则非稳定均衡网络状态的非线性互补问题模型和变分不等式模型,并利用超级网络的概念证明了两者的等价性。新模型能够将出行者的路径选择决策、目的地选择决策、出行方式选择决策以及出行与否决策合理的整合在一起,从而可完整的反映城市交通流的形成模式。给出了求解多用户非稳定均衡态的变分不等式模型的修正投影算法,并通过一个数值例子验证了算法的有效性。结论部分给出了多个可进一步深入研究的方向。 相似文献
996.
使用MATLAB神经网络工具箱研究了BP神经网络在路面模量反分析中的应用。研究结果表明,只要合理的处理输入和输出参数,利用BP神经网络可以较好的预测路面各层的弹性模量,并且相对于其他分析方法,该方法运算速度非常快,适合于实际工程中应用。 相似文献
997.
998.
公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练。并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明:所建的Elman模型比EBP模型的预测精度高,效果好。 相似文献
999.
利用公路网的主要评价指标对新疆公路网现状进行分析,同时以路网饱和度、网连通度、里程饱和率、网等级为指标,采用模糊综合评判法对新疆公路网的现状进行综合评价,结果表明,新疆公路网现状属于中等水平,符合实际情况。 相似文献
1000.
不等时距GM(1,1)模型预测地基沉降研究 总被引:2,自引:0,他引:2
分别采用直线插值、三次样条插值、BP神经网络3种方法,用M ATLAB语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列,采用灰色理论预测沉降.由于BP神经网络强大的非线性映射功能,可以避免常规插值法所造成的一系列误差.实际工程应用结果表明,利用直线插值、三次样条插值和BP神经网络与灰色理论联合建模所得的预测值与实测值的最大相对误差分别为17.2%,5.9%和4.6%.由此可见BP神经网络和灰色理论联合建立的GM(1,1)模型用于预测路基沉降最为精确. 相似文献