高等级公路交织区交通冲突数与安全性关系研究

结合人工神经网络建立的高等级公路交织区交通冲突数与安全性关系模型．从模型调试、测试结果及评价结果来看,具有较好的应用价值。     

A new channel allocation scheme for hierarchical wireless networks

A channel allocation scheme for hierarchical wireless networks was proposed in terms of the connection-level quality of service. The channel allocation scheme was analyzed using both horizontal channel borrowing and vertical traffic overflowing. Pre-emptive priority strategies are used to classify real-time services and non-real-time services, real-time service is given higher priority for it is allowed to pre-empt channels used by non-real-time service. Some channel borrowing thresholds and acceptance ratios are used to avoid channel locking or dynamic power control, which can also be dynamically adjusted according to network load. Simula-tion results show that the proposed schemes can improve the system performance.     

信息化战争交通重点目标防护的对策

针对信息化战争条件下战场透明化和打击精确化的特点,从建立和完善"综合集成" 的防护体系、完善伪装防护技术手段、适时做好交通保障器材的储备和更新等方面,提出了交通重点目标防护应采取的技术措施和应对精确打击的相关对策.     

基于广播数据系统(RDS)的交通及出行者信息系列标准的研究与制定

基于广播数据系统的交通及出行者信息系列标准的研究与制定工作很好地贯彻了“借鉴国际标准,做好本地转化”的指导思想,有利于国内外基于RDS-TMC的信息发布系统和设备的一致性,适合我国城市交通信息和跨区域高速公路交通信息的发布。     

通道交通量预测方法研究

通过对通道交通量预测方法的完善和系统化,从整体预测思路的角度出发,提出远景交通量的组成,并分析各组成部分的产生机理,给出简便可行的计算方法,有助于正确预测通道交通量。     

一起交通事故的模拟分析

交通事故的模拟分析是一个复杂过程,要根据交通事故现场草图确定事故概况,根据两车的车损情况、道路状况、事故概况确定各种参数。通过建立模拟模型,采用事故模拟软件进行分析,反复进行模拟,直至两车行驶轨迹以及停定位置与事故现场草图基本吻合,得出车速鉴定的结论。     

短时交通流预测方法比较

短时交通流预测是实现交通流诱导的关键技术之一。短时交通流因为其不确定性等特点而使其预测很复杂。通过实地调查获取的交通流量数据,分别采用移动平均法、指数平滑法、AR模型法3种交通流预测方法进行短时交通流量预测,并通过不同的评价指标对上述3种方法的预测效果进行评价,得出AR模型方法的预测效果优于其他2种方法。     

城市交通公平性分析及对策

城市道路的交通公平性有利于建设和谐、公平的城市,在交通公平的定义以及它的三层含义的基础上,陈述了交通公平在时间、空间和内容上的内涵。分析城市道路交通公平的影响因素及其判断标准,阐述了快速公交符合城市道路交通公平的判断标准是它有利于大多数人的出行,满足弱势群体的出行要求,并应具有低成本、高质量的优点。最后,以北京市BRT的实践表明快速公交是提高城市交通公平性的有效措施。     

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提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法。针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于冗余小波变换的运动目标识别算法,即直接在冗余小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。对于检测出来的运动目标,本文对mean-shift算法进行了改进,采用自适应mean-shift算法,对目标进行跟踪。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确的提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响。本算法具较高的实用价值和应用前景。     

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交通流预测分析已成为智能交通的核心研究内容之一。依据混沌时间序列分析方法,建立了短时交通流的预测模型。在对实测的交通流数据进行相空间重构的基础上,综合考虑欧氏距离和均等系数,提出了最邻近点的两步优化选择方法,并采用了局部多项式拟合方法对所选取的最邻近点进行逼近以求得预测公式。本文将此方法运用于东莞东江大道流量预测,比较预测流量和实测流量,得出最大相对误差为0.445％,最小相对误差为0.038％,且单步预测时间仅为38.52秒。结果表明,该预测模型具有较高的精度,同时也能够满足实时性的要求。