模糊数学方法在交通流预测评价中的应用

影响交通流状态预测的因素很多,如何对预测效果作出评价十分重要.过去往往根据一两个指标的简单对比得出结论,或者仅作定性评价,缺乏严密性.本文运用模糊数学方法,建立了一个量化的评价模型,通过模糊变换及其他相关计算得出结论,较常规方法更快、更准确、更科学,更适合多种预测方法同时进行比较.     

考虑参数估计的MPC算法的商用车车道保持控制

设计了一种考虑参数估计的模型预测控制（MPC）算法的、智能辅助驾驶的商用车的车道保持算法,对于难以直接测量的质量和横向速度进行估计。建立车辆动力学模型和状态误差方程,通过扩展Kalman滤波（EKF）和递推最小二乘法（RLS）分别对车辆的横向速度、质量进行估计。基于估计得到的车辆参数,设计MPC车道保持控制器。构建硬件在环（HIL）仿真平台,设置不同的测试工况对车道保持算法进行了验证。结果表明：与普通MPC相比,在偏移回正工况中,车辆纠偏消耗的时间减少28.6%,并且超调量更小;高速路工况的横向位置偏差的均方根误差减小了4.2 cm。该方法提升了纠偏能力和跟踪精度,降低了传感器成本。     

基于深度学习的电力负荷短期预测

为做好电网供需平衡,进一步改善电网的社会效益和经济效益,根据负荷数据的时序性特征,利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆神经网络捕捉时间序列关系的能力,采用卷积-长短期记忆混合神经网络进行电力负荷短期预测.首先根据历史数据对该模型进行训练,然后使用已训练好的模型进行预测,最后将其预测结果与长短期记忆神经网络预测结果进行比对.两组不同采样间隔的负荷预测仿真结果表明,卷积-长短期记忆混合神经网络相对于长短期记忆神经网络,可以更好地从负荷数据中提取出时序性特征,预测误差较小,精度较高,能够在电力短期负荷预测问题中提供可靠的预测结果.     

公路路线安全评价探讨

公路项目在设计阶段的安全性评价对于运营安全和通行效率有着非常重要的意义,公路设计既要满足公路的基本功能需求也要坚持安全舒适和环保的原则.依据2016年4月1日开始实施的《公路项目安全性评价规范》中的部分要素,通过一些指标计算,探讨公路项目的安全设计思路.     

基于Logistic和S曲线的交通量预测方法

分析了Logistic曲线和定标模型S曲线的特征和参数标定,提出了将这2种曲线模型结合起来的交通量预测模型,并应用于广东省国省道“十一五”规划公路网路段的交通量预测,取得了较好的预测结果。     

基于模型预测控制的智能车横纵向控制器设计

针对智能车横纵向控制中路径跟踪精度、行驶稳定性以及乘坐舒适性等问题,提出了基于模型预测控制(MPC)的横纵向综合控制方法.速度规则系统根据参考路径曲率与车辆跟踪位移误差计算出期望速度曲线,速度跟踪控制采用分层式控制器,上层控制器利用MPC算法计算期望加速度,下层控制器利用车辆逆纵向动力学模型对车辆的驱动和制动进行协调控...     

基于便携式排放测试系统与BP神经网络的大型客车排放预测

以大型客车为研究对象,在长沙市的不同道路工况下进行了车载排放测试,借助道路测试得到的数据,利用BP神经网络,以逐秒的速度、加速度、比功率和油耗数据为输入,建立CO2、CO和NOx的排放预测模型,并用部分试验数据进行了验证.结果表明,CO2、CO和NOx预测结果的总体相关系数R为0.9167,线性高度相关,在整体误差水平...     

机场轨道交通对陆侧交通分流情况的预测研究

机场轨道交通的发展将是解决机场陆侧交通拥堵问题的主要途径之一.本文首先通过灰色预测模型GM(1,1)对首都机场的陆侧交通量进行预测,得出进出机场的旅客中乘坐机场巴士及出租车的人数.在此基础上,运用排队论的方法,分析机场轨道交通对机场巴士及出租车交通量的分流情况,得出各自具体的分流率和分流量.最后,根据马尔可夫链的方法,对分流情况的发展趋势进行分析,得出其稳定分流率.     

动车组的多变量非线性预测控制研究

通过分析动车组的牵引-制动系统,建立动车组的各动力单元的线性模型,考虑到动车组运行过程中空气阻力、未知干扰等非线性因素,将实际输出与线性模型输出的误差描述为未建模动态,将动车组运行过程这一非线性问题描述成为线性模型与非线性未建模动态两部分组成的集成模型,利用BP神经网络在线估计未建模动态项,利用递推辨识算法在线更新模型...