集装箱码头运营优化研究

集装箱码头运营优化主要有船舶计划、运输优化、存储与堆放物流和码头仿真研究等4个领域.介绍了集装箱码头的作业系统运营优化中各个领域的国内外研究概况,在此基础上比较分析了国内研究存在的问题,指出了进一步研究的方向.     

面向交通安全的车辆间距测试技术研究

基于数字图像处理理论,提出了一种车间距离测试的方法,介绍了边缘增强与形态学处理相结合的图像预处理算法、阈值分割与判定树结合的障碍物检测方法以及反转透视测距计算模型,利用VC 平台编写了测距实验程序并组织了测距试验.试验结果表明,该测距方法简洁有效,能满足智能车辆测距工程需要,是一种可行的前方车辆距离测量方法.     

基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究

公路货运量受多种因素影响,各因素的作用机制通常不能准确地用数学语言进行描述.采用广义回归神经网络(GRNN)对货运量进行分析及预测.通过对1995～2003年南京市公路运量的历史数据进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用2004～2005年的实际数据进行模型检验,结果证明了GRNN用于货运量预测的有效性.     

圈层外推法在交通影响分析中的应用

针对目前交通影响分析实际项目缺乏路段阻抗矩阵这一现实情况,提出了一种基于路段饱和度的交通量分配方法--圈层外推法.由于路段饱和度既与阻抗之间存在显著的相关性,又较易通过观测获得,因此不仅具有很强的理论说服力,而且还具有广泛的实用价值.此外,结合数据结构知识,提出了基于VB的实现算法,并通过实例证明其正确性.     

基于惯性基准的激光路面平整度检测系统研究

依据1/4车模型,分析了基于惯性基准的路面平整度检测方法,给出了采用激光测距仪和加速度传感器的输出信号获得待测路面纵断面相对高程的计算公式,实现了多路数据的同步采集与联合处理,介绍了对传感器输出信号的数据处理方法.通过与精密水准仪测量方法进行对比试验,结果表明基于惯性基准的检测方法在路面平整度检测中是可行的.     

物流联盟企业合作决策的Fuzzy-ANP方法研究

物流联盟企业合作决策是复杂的多指标综合评价问题.利用网络分析法(analytic network process,ANP)模型能充分考虑指标之间的相互影响与反馈,以超级矩阵的形式来定量表示影响指标重要度大小的优点,同时考虑到人对影响因素间比较判断的不精确性和模糊性,结合三角模糊数提出了基于模糊ANP理论的物流联盟企业合作决策方法.文中为该决策问题建立了决策指标体系以及ANP模型,并结合算例证明了该方法的有效性.     

基于Agent控制器的单路口信号灯学习控制方法研究

将强化学习中的Q学习算法与Agent技术相结合,构成Agent控制器对单路口的信号灯进行控制.介绍了将经验知识与Q学习算法相结合实现的Agent学习机制,提出了一种适合交通环境的强化函数,以解决单路口的动态实时控制.经仿真软件Paramics对实际路口进行仿真实验,验证了该方法具有较好的控制效果.     

短波

由浙江大学台州研究院与浙江玉环县政府共建的浙大台州汽摩配研究所近期揭牌启用。该所将利用自身技术力量并与国内外研究机构紧密合作．为玉环和台州汽摩配产业优化升级提供服务。     

城市干道系统交通事故预测模型研究

以哈尔滨市干道路网为研究对象,收集到了该路网上468个路段和163个平面交叉口的道路交通数据,以及1999年至2004年所发生的8510起交通事故数据.分析了事故数据的统计分布特性,应用聚类分析技术确定了路段和交叉口的类别 ,并在此基础上分别建立了事故总体和分事故形态的预测模型.论文探讨了高峰时段的事故次数、事故率与路段v/c之间的定量关系.标定出了24个模型,并形成干道系统事故预测模型库.最后,运用所建立的事故预测模型选取了2010年哈尔滨规划路网的一部分进行实例分析,结果表明了预测模型是有效的.     

基于神经网络的高速公路出入口OD矩阵估计方法研究

通过高速公路出入口OD矩阵计算,得到高速公路的断面交通流量,这些数据对于高速公路各项管理措施的制定是非常重要的.针对高速公路出入口OD矩阵推算方法中假设每一留线车辆以等概率驶离高速公路的不足,提出了基于改进BP神经网络的高速公路出入口OD矩阵推算模型,并设计了OD推算神经网络.实例分析表明,该模型推算结果理想,且推算精度得到一定提高.