分数阶干扰观测器在电机调速系统中的应用

针对交流电机调速系统是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统,电机参数的变化、非线性、不确定性等因素不仅引起转矩脉动和误差,同时也引起线性PI控制器性能下降的特点,提出了一种PI控制和分数阶干扰观测器相结合的控制方法．这种方法通过构造分数阶干扰观测器来预测该结构系统中的各种干扰,并根据预测到干扰信息进行补偿以抑制干扰对系统的影响．仿真实验表明,这种控制方法具有较强的适应性和稳定性．     

哈平路与幸福路交叉口相位及信号灯配时研究

针对交叉口现有的交通状况以及存在的问题,以哈平路与幸福路交叉口为例,应用改进的F·韦伯斯特配时方法,进行交叉口信号配时的设计,可提高交叉口的通行能力,减少交叉口的车辆延误,消除车辆在交叉口行驶的安全隐患。     

城市立交选型的多指标决策方法

采用多指标决策理论对城市立交的选型问题进行了数学解析,构建了立交选型的多指标决策模型框架;结合多指标决策理论,从理论层面探讨了立交备选方案的选择、确定方法,并提出了相应的理论方法--基于通行能力的方案改进法;结合上海市某立交改造工程,采用多指标决策理论对其进行了选型分析.     

基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型

城市交通运行监测和预测是掌握交通运行变化特点,制定缓解交通拥堵策略的重要工作,其结果能为公众提供有效的路况信息,亦为政策措施的制定和效果评估提供重要支撑.有别于传统的短时交通预测,本文提出的预测模型不是针对相邻时段的运行状态预测,而是更长跨度上,针对日级别高峰时段交通运行状态的预测.构建了包含时间周期、特殊天气、节假日、限行、大型活动等因素的多维度影响因素集;以长期历史交通指数构建数据训练集,提出了基于梯度推进决策树的日维度路网状况预测模型.应用最优模型进行验证,结果表明,模型预测精度可达 90%以上,与其他 4种回归模型的对比分析也显示,本文所提出的模型在各项评分中均表现最优,说明其更适合于大样本、多因素的回归分析.本文所提出的日维度预测模型对提升城市路网运行质量、缓解交通拥堵具有重要的应用价值.     

基于机动车排放的交叉口信号控制仿真与分析

结合微观仿真元胞自动机模型和机动车排放MOVES模型,以十字信号控制交叉口为仿真对象,研究交叉口信号配时与机动车排放之间的关系.元胞自动机模型将交叉口和路段划分为3.5 m×3.5 m的元胞,每辆车占2 个元胞,交叉口内转弯车辆减速慢行,直行车辆速度不受限制,提高了交通仿真的真实性和机动车排放测算的准确性.仿真结果表明：最佳信号周期随着车辆到达率的增加而增加,使得交叉口通行效率达到最大化;行程时间随着左转车比例的增加而增加,对于不同的车辆到达率,均存在一个极限值,当左转车比例低于该极限值时,行程时间变化不大,高于该极限值时,行程时间快速增加;从通行能力、行程时间和尾气排放的角度,交叉口具有不同的最佳信号周期,且差异较大.     

基于智能体模拟的浮动式停车价格实施效果研究

在城市机动车保有量快速增长的背景下,制定合理的停车价格对缓解停车难问题具有重要的作用. 基于多智能体的建模方法,结合典型城市商业区停车调查数据搭建仿真环境,通过编程实现停车过程中的行为决策规则,建立浮动式停车价格下的路内停车模拟平台,并对浮动式停车价格的实施效果进行研究. 模拟结果表明,浮动式停车价格策略的实施不仅使路内停车资源的利用更为均衡,区域内车位紧张状况有所缓解,停车寻泊时间有所减少,还提高了周边道路上车辆运行速度. 本研究可以为提高停车效率、缓解区域道路交通拥堵提供一定决策建议.     

中国-东盟综合交通优势度与区域经济耦合协调

综合交通优势度与区域经济发展之间存在耦合关系,以中国-东盟为研究区域,选取综合交通网络密度、基础设施质量水平、综合交通可达性等指标,构建综合交通优势度多属性决策模型.运用ArcGIS网络分析技术,定量分析综合交通网络的地域空间特征;进一步解析综合交通优势度与经济发展的耦合协调机制,分析两者的空间发展格局.结果显示：综合交通优势度区域差异明显,但与区域经济耦合度较高,且呈正相关关系;综合交通优势度与区域经济的协调发展度差异显著,且大部分国家综合交通基础设施建设质量水平相对落后,综合交通优势度普遍处于较低发展水平,对区域经济发展的支撑力不足.     

有轨电车优先的固定信号配时优化模型

为确保现代有轨电车在道路交叉口能够优先、安全通行,对有轨电车的信号优先理论进行 了研究。首先,在传统信号配时方法TRRL的基础上,对现代有轨电车信号配时的关键参数进行 了分析,并对交叉口各相位的信号时长进行优化。然后,鉴于现代有轨电车通过交叉口时会形成 离散交通流,研究并提出了其特定的延误公式,构建以人均延误最小为目标函数的固定信号配时 优化模型;同时,还提出了该优化模型的求解思路。最后,以武汉东湖新技术开发区现代有轨电 车T1 线为例,用优化模型与传统信号配时模型进行了仿真分析与对比,从而对优化模型进行了 验证。结果表明,采用有轨电车优先的固定信号配时优化模型后,尽管车均延误有所增加,但人 均延误却有明显的减小,交叉口整体运行效益最大,验证了固定信号优化模型的有效性。     

工程施工计划优化决策支持系统

针对工程施工进度的合理安排和资源的最优利用,从项目施工管理的角度出发,通过计算机人机交互系统,综合运用运筹学、经济学、工程科学、决策管理等理论,提出了工程施工计划优化决策支持系统,阐述了其功能、结构及主要模型,并开发了相应软件。该系统为工程施工计划编制者和现场管理人员提供了一种辅助管理与决策环境,是施工企业进行决策的有效技术手段。     

多网联范围下的智能网联车换道决策组合模型研究

为提升不同网联范围下智能网联车(Intelligent Connected Vehicles, ICV)的换道效率,结合深度强化学习和分子动力学理论,提出一种融合掩码机制和注意力机制的双深度Q网络(MaskAttention-DDQN, MAQ)换道决策模型。首先,在SUMO (Simulation of Urban Mobility)仿真环境中采集网联范围内ICV及人工驾驶车辆(Human Drive Vehicles, HDV)的行驶状态信息。其次,搭建MAQ模型,采用掩码机制和注意力机制方法,实现固定模型输入大小,以及实现置换不变性。第三,为实现车辆间影响程度的数值化,以车辆间相对速度和相对位置为参数,使用分子动力学理论为网联范围内HDV信息赋予权重。最后,分别在不同交通密度仿真环境中对不同换道决策模型和赋权方法进行对比,并测试ICV在不同网联范围(80~330 m,以50 m为间隔)下的换道决策效果。仿真结果表明,以40辆HDV、100m网联范围为例,MAQ模型比DeepSet-Q模型拟合精度提高了90.2%;分子动力学赋权方法相比线性权重赋权方法总奖励值提高了5.5%,ICV平均车速提高了4.8%;ICV平均车速随着网联范围的扩大,呈现出先增大、再减小、后趋于平稳的变化规律。