钢-混工字组合梁横向分布系数计算方法研究

针对钢-混工字组合梁的横向分布系数计算方法问题,以4×30 m钢-混工字组合连续梁桥为算例,分别采用杠杆法、铰(刚)接板法、(修正)刚性横梁法进行计算,通过5种理论计算结果与ANSYS实体模型计算结果的比较分析,得出不同理论计算方法的误差,指出了适用于该类桥型的简化算法,且讨论了计算结果对不同横梁形式参数变化的敏感性....     

基于行程时间累积分布曲线的微观交通仿真模型参数标定

仿真模型参数标定是微观交通仿真技术科学应用的前提,以单个集计点作为校核目标制约了参数标定结果的可移植性.将校核对象拓展为多点组成的曲线,提出以行程时间累积分布曲线作为校核对象的模型参数标定思路,并结合动态时间规整算法(DTW算法)重新设计校核目标函数,提出基于Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)、信息...     

基于节点承载力的高密度路网诱导路径选择方法

针对高密度路网诱导路径选择问题,基于图论对路网进行结构化选取,构建高密度路网模型.从节点评估的角度出发,提出综合考虑结构属性和交通运行状态属性的节点承载力指标.采用均质性、连通性2个指标评价路网节点结构属性,采用流量裕度、通行效率2个指标评价路网节点交通运行状态属性,提出一种基于TOPSIS算法(Technique f...     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持.将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型(Traffic Factor State Network,TFSN),考察交通因素...     

一种基于深度学习的交通标志识别算法

在无人驾驶和驾驶辅助领域,交通标志识别是非常重要的.现实道路中,许多交通标志目标较小且存在相互遮挡的问题,导致标志很难被准确检测.为了解决这一问题,文章利用深度学习网络YOLO v3模型实现对交通标志进行检测.首先,利用数据增强用不同的方式模拟现实天气条件对清华-腾讯交通标志集进行数据集增强,得到更为真实、丰富的标志数...     

基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。     

PSO-BP神经网络在隧道围岩变形预测中的应用

针对滇西复杂地质条件下隧道围岩变形预测问题,以BP神经网络为基础,引入了改进后的粒子群算法,通过调试和改进建立了PSO-BP神经网络。该神经网络结合了粒子群算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力,非线性映射能力强,泛化能力强,具有一定的容错能力。计算结果表明:PSO-BP神经网络预测精度高,平均绝对误差为2.4 mm,平均相对误差为2.7%,满足隧道围岩变形预测精度的需要。     

路锥投收自动控制系统的研制

针对高速公路交通事故现场快速隔离、警示和防护等日益增强的需求,提出一种新型路锥自动投收装置的系统设计方案.针对传统大型路锥投收装置费用高、结构复杂的弊端,利用虚拟样机技术开展紧凑型路锥自动铺设、回收一体化装置的机械结构的设计,包括路锥的叠置、拾取、传送、放置等机构.并利用Pro/E、ADMAS等仿真软件进行仿真测试.基于ARM提出嵌入式的系统总体设计方案:以uCOS-II操作系统为平台,以STM32系列单片机为CPU,完成控制器的软硬件设计,并采用"S"型加减速控制曲线策略实现电机的平滑控制.基于Android开发了操作方便、友好的人机交互接口,以"蓝牙"作为上下位机的通信桥梁,以RSA算法作为上下位机数据交互中的安全的保障.实车测试结果表明,该设计方案的路锥投放与回收成功率均达到95%,基本符合要求.但高、低速时路锥投放、回收的成功率差异较大(6%),此外,路锥的倒伏率达到5%,该单项指标基本不满足设计要求.     

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.