解决路网检测器布局问题的数形结合方法

为了获取各路段的交通流量,本文提出一种解决任意路网中检测器布局优化 问题的数形结合方法.首先基于交通网络的拓扑结构与代数关联矩阵间的联系定义平衡 矩阵和基本平衡矩阵;然后根据基本平衡矩阵的特点,找到n -1阶数（比网络节点数少 1）可逆矩阵M ,该矩阵所对应的路段集合就构成路网的一个支撑树(不需要安装检测器 的路段集合);最后根据流量守恒原理进行矩阵运算,全面、准确、快速地推算出未安装检 测器路段的交通流量.该方法揭示了路网中各路段流量间的数形联系,并避免了单独利用 代数或图论方法的操作复杂性,以及获取交通信息不及时性.通过具体算例验证了此方法 的可行性和有效性.     

基于Z85C30芯片的AIS协议帧结构实现

介绍了船舶自动识别系统AIS(Automatic Identification System)通信协议的帧结构和Z85C30串行通信控制器的内部结构和基本功能。然后给出了所设计的AIS终端的结构图,着重对基于Z85C30实现AIS链路层帧结构的方法作了详细的论述,给出了实现AIS帧结构的软件流程图以及系统实验中所得到的AIS帧结构波形,实验效果明显。该研究对开发AIS设备和设计基于Z85C30系列芯片的硬件系统都有借鉴价值。     

四象限变流器输入电压的计算

从２５ｋＶ／５０Ｈｚ电网供电的二点式变流器的输入电压与输出电压（即中间直流回路电压）的关系入手，结合国外部分交流传动机车的参数值，对输入电压的计算方法进行讨论，以寻求合理的取值。     

支持向量机在路段行程时间预测中的应用研究

主要探讨支持向量机理论在路段行程时间预测中的应用。具体的方法是,首先将研究路段根据路段交通状态和车辆检测器设置情况进行分段,然后以前几个时段的各个小路段的交通流量、平均速度和车道占有率和整个路段的行程时间为输入,以下一时段的整个路段的行程时间为输出,选取高斯径向基函数作为核函数,建立了基于支持向量机的路段行程时间预测模型,从而探讨支持向量机在路段行程时间预测中的应用效果。最后,利用交通仿真软件的模拟数据进行验证,并与BP神经网络计算结果比较,计算结果的对比表明本文提出的方法预测效果更好。     

十字环形交叉口绿灯间隔时间计算方法研究

以十字环形交叉口内部各股车流的潜在冲突点和车辆启动形成的启动波为依据,将环形交叉口左转二次控制的绿灯间隔时间转化为环道左转与本相直行之间的绿灯间隔时间、环道左转与下一相位绿灯启亮时差以及两直行相位绿灯间隔时间的组合,提出各个绿灯启亮的时间差以及绿灯间隔时间的计算方法,并将该方法应用于实例计算。论文的研究成果对提高十字环形交叉口左转二次控制效率和提高交叉口运行的安全性具有重要的意义和实用价值。     

可直接计算转向流量的改进型DIAL交通分配算法

为了在交通分配中直接计算转向流量而不是通过事后推算获取,利用转向—路段拓扑关系及其衍生路段上流量守恒的规律,对Logit交通分配中最常用的DIAL算法进行改进。改进后的DIAL算法既继承了原算法的基本结构和全部优点,又可在得到路段流量的同时直接计算转向流量,且能避免传统的FURNESS、FRATOR等事后推算模型在进行路段流量至转向流量迭代推算时的过大计算量及其他缺点。最后通过一个经典算例验证了该算法的有效性。     

事故多发点鉴别本质及基于BP神经网络的鉴别方法研究

首先对常规事故多发点鉴别方法进行了分析和评述,并通过实例揭示了多发点的鉴别本质。在此基础上,建立了基于三层BP神经网络的城市干道路段事故多发点鉴别模型。该模型考虑了交通事故7个方面的影响因素,并能将常规鉴别方法不易识别出的多发点鉴别出来。其次,应用哈尔滨市市区430个干道路段上1999年至2004年发生的13764起交通事故数据及关联因素数据,对神经网络的权值和偏置值进行了标定,并应用该模型进行了事故多发路段鉴别。最后,分别应用了事故次数概率分布法、矩阵法和质量控制法对430个路段进行了多发点鉴别,并对鉴别结果进行了对比分析。