基于证据理论和模糊神经网络的汽车换挡平顺性评价方法

针对目前汽车换挡平顺性评价方法的不足,提出了一个基于证据理论和模糊神经网络的汽车换挡平顺性评价方法.运用证据理论对不同驾驶员给出的主观评价进行数据融合;通过模糊神经网络对由仪器测得的客观评价指标和经证据合成后的相应主观评价构成的样本向量进行学习和训练,建立了汽车换挡平顺性评价系统.计算和试验结果表明,该方法克服了主观评价和客观评价各自的缺点,能客观、准确、有效地评价汽车换挡平顺性.     

基于移动检测技术的城市路网拥挤预测模型

提出了一种新的基于移动检测技术、神经网络和模糊判断方法的城市路网动态交通拥挤预测模型.首先构建一个3层BP神经网络模型判断路网实时交通流状态,并应用实地移动检测数据和视频数据获取BP神经网络训练样本并对其进行训练;然后结合路网静态拓扑结构,应用多重模糊推理,对路段发生交通拥挤的发生可能性、拥挤程度和形成时间做出预测.现场实测数据表明,该模型具有良好的预测效果.     

基于多参数状态时间序列的交通状态预测方法

利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性。     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network,LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM).该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场...     

基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型研究

针对舰船电子装备备件优化问题,分析了遗传算法和神经网络,利用遗传算法全局搜索能力强的优点,对神经网络进行优化,研究基于遗传算法和神经网络的混合遗传算法,并建立了基于遗传算法和神经网络的舰船电子装备备件优化模型.通过实例,该模型可有效提高备件优化的速度和精度.