ZPW-2000A轨道电路小轨电压异常判断分析

ZPW-2000A轨道电路小轨电压反映调谐区的状态.一是日常出现的波动原因较多,造成现场不容易查找;二是发生故障时,对小轨电压关注分析不够,造成查找故障走弯路.结合现场经验及案例,利用信号集中监测数据及曲线,分析小轨电压波动、异常成因.     

基于交叉口双站台的BRT 优先控制研究

为解决交叉口因BRT优先影响其他车辆通行问题,提出基于交叉口双站台的BRT 优先控制方法. 给出交叉口BRT双站台设置方法,对比分析BRT在交叉口单、双站台的平均延误. 根据BRT发车时刻、交叉口信号配时、BRT平均车速、交叉口间距及站台停靠时间等,制定 BRT站台预停靠方案和行车时刻表. 为确保BRT按照预停靠站台及时刻表运行,采用BRT车速引导与信号配时双重补偿修正BRT 实际离站时刻与时刻表的偏差. 以常州BRT 1 号线为例,对应用本文方法的5 个交叉口进行分析. 结果表明：BRT在每个站台实际离站时刻偏差范围为±5 s、±10 s、±20 s 时,本文优先控制方法显著减少BRT停车次数和延误,提高了BRT整体运营效率.     

基于主线拥堵场景的快速路级联信号控制方法

城市快速路高峰时段已经呈现出常态性拥堵,对快速路主线拥堵进行疏导尤为必要.本文通过在主线和入口匝道进行三级交通检测判别,设计了多级联动的信号控制流程与实现方式,构建了不同拥堵程度下的分级响应控制策略,基于瓶颈点通行能力最大化下的实时信号控制算法及最大排队长度限制下的实时信号控制算法,建立了主线及匝道车道开关闭、汇合处信号灯控制、主线动态限速、交通信息诱导等于一体的快速路级联信号控制方法.仿真分析结果表明,在主线不同拥堵程度下采取的级联信号控制方法,可以有效提升快速路主线平均车速,并未导致匝道排队的恶化,局部路网平均延误均有明显降低.     

多Agent强化学习下的城市路网自适应交通信号协调配时决策研究综述

相对于传统的交通信号配时决策方法,多Agent 强化学习及其协调方法能更好地适应城市 路网交通环境的变化。为探讨其在城市路网自适应交通信号配时决策中的应用,系统地总结了多 Agent 强化学习及协调机制的研究方法,详细地分析了国内外研究现状,并指出现有研究中存在 的问题,在此基础上对未来研究进行了展望。研究结果表明,既有研究主要针对规模较小的路 网,存在维数灾难问题,强化学习与协调机制结合研究还不够深入,相关学习参数分析不够细 致,仿真环境和情景现实性不强。未来研究可以引入马尔科夫博弈提高决策协调性,嵌入混合交 通流、公交优先等交通管理思想增强决策实用性,引入先验知识及其他学习技术加快学习速度, 融入物联网、主动管理、大数据等先进理念和前沿技术增加决策的实时性,与交通诱导等集成提 升决策的系统性。     

基于移动导航数据的信号配时反推

在交通管理和评价时,信号配时对监测评价路口运行状态,评价路口配时方案至关重要.但是,大范围的实时信号配时方案的获取尚缺乏简明有效的途径.本文提出两种基于移动导航数据计算固定配时路口信号配时的方法.第一种方法是在不考虑驾驶员驾驶行为差异性时,得到路口红灯和车均延误的关系模型,从而计算某相位的红灯时长.另外一种方法是基于车辆通过停止线的时间,结合本文提出的上升梯度法,得到某阶段红灯时长.本文通过实际的路口案例计算,将预测结果和已知路口的信号配时比较,表明此方法计算得到的红绿灯时长准确度较高,为后续进行路口运行状态和通行能力研究提供了数据支持.     

基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型

为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化.     

信号倒计时影响下的进口道交通流分析与建模

为揭示信号倒计时对驾驶决策行为的影响,本文基于实测数据对信号控制进口道各断面的车速分布特征进行了分析,研究发现临近停车线处于不同断面位置的车辆行驶特性由于信号倒计时的有无及剩余绿灯时间的影响而存在差异.提出了考虑信号倒计时下驾驶心理的元胞自动机模型,通过数值模拟剖析了不同时空条件(位置、车速与剩余时间)下微观驾驶心理与行为对中观交通流的作用机理.结果表明,该模型可较好地刻画信号灯控制下城市进口道路车辆运行特性.     

基于绿色飞行的航空器离场累积事件噪声控制研究

航空业的迅猛发展,在带来巨大经济、社会效益的同时,也造成日益严重的噪声污染.为缓解机场周边噪声问题,贯彻"绿色飞行"理念,本文从飞行程序优化和飞行架次调整两方面进行航空器离场噪声控制研究.采用计权等效连续感觉噪声级为评价指标,应用累积事件噪声计算模型,以广州白云机场为例,绘制噪声等值线图,计算噪声影响面积,分析噪声控制效果及原因.结果表明,CCO减噪程序和飞行架次调整两种方法均可有效减少噪声影响面积,但噪声控制方法各有利弊,实践过程中应扬长避短灵活运用.     

利用MATLAB工具箱比较三种谱估计算法

在数字信号处理领域中,功率谱估计是一个最重要的研究和应用方向。为了得到清晰稳定的谱估计仿真结果,可以有很多种方法。其中,利用Matlab工具箱就是目前最为流行的一种简单的方法。利用Matlab工具箱中的三种方法,对白噪声中的正弦信号进行功率谱估计,得到了清新的仿真结果,在分析实验数据之后,得出了有益的结论。     

小波软阈值滤波在信号去噪中的有效性研究

对于高幅度和宽尺寸的噪声要素,尤其是当有用信号的幅度和噪声尺度相差不大时,使用传统的傅里叶滤波和一般的小波变换去噪的效果不是很好,对此提出了一种软阈值去噪方法。根据小波理论及软阈值滤波的算法,用MAT-LAB对四种典型信号和陀螺信号进行去噪仿真研究。理论分析和仿真结果表明,这种方法能有效消除高频随机信号和特定尺度的噪声,同时又能很好地保留原有的有用信号。