基于瞬时阻抗的路径规划策略仿真性能评估

根据对实时路况的数据处理方式,常见的动态路径规划策略可分为瞬时阻抗T-SPF和平均阻抗A-SPF两种方式.如何验证这些策略的个体效益及其对城市路网的中长期影响一直是相关系统部署的核心问题.针对这一问题,通过Vissim的Car2X模块与自定义程序实现了仿真中的动态转向,并以现实路网为蓝本,对T-SPF和A-SPF在不同程度的市场占有率情况下的运行性能进行了测试.测试结果表明2种现有策略都存在各自的问题;当市场占有率达到15%以上时,T-SPF 策略可能令路网的通行容量处于振荡状态,而实施了 A-SPF 的路网的平均延误和通行量表现稳定,但在个体效益方面表现还不如静态策略.建议为城市路网实施路径规划时设计新的策略以及与之匹配的信号优化机制.     

城市路网交通流元胞自动机模型研究

研究城市路网交通流的动态特性,揭示交通拥堵、环境污染和交通事故的产生原因和规律,能为城市交通问题的解决提供理论依据.元胞自动机模型是研究城市路网交通流动态特性的一个有效工具,能够再现许多重要的交通流特征.从路段模型、交叉口模型和路网模型3个方面总结和评述了国内外各种典型交通流元胞自动机模型.在现有模型的基础上,通过对车辆起讫点分布、路径选择行为、双向通行多车道路段车辆换道规则、不同控制交叉口的车辆更新规则以及网络拓扑结构等方面进行改进,可以提高元胞自动机模型在城市路网交通流仿真中的真实性.     

乌鲁木齐市城南经贸区交通组织方案

乌鲁木齐市城南经贸合作区为新开发区域,由于其处于国道、高速公路交汇之处,虽然交通体系发达,但新开发区域与现状道路及规划路网均存在衔接冲突,相交节点较多,给片区路网的交通组织带来一定的影响,因此需要针对片区的近远期发展及规划路网的实施提出交通组织方案设计。     

高速公路联网收费清分算法中对环型路网结构的处理

在高速公路联网收费的清分算法中，公路的环型结构是一种常见且需要对其进行特殊处理的情况。本文首先对已有的环路处理方法进行分析，以无环型结构的清分算法为基础，对路网中的环型路段进行定义和描述，从而对原有矩阵算法进行必要的修改，形成了包含环型结构在内的路网收费数据清分表的构造方法，从算法的角度为准确进行联网收费提供了可靠的清分依据，并结合甘肃省高速公路路网对本算法的应用进行了分析。     

加强专用配套车辆装备管理建议

注重提高维修保障人员素质。一是注重专用配套车辆装备维修保障人员的培训,特别对维修骨干的培训要有针对性,突出技术保障重点,可采取送训与自训相结合方式进行,确保多培训合格保障人才。二是注重专用配套车辆装备使用人员的培训。专用配套车配发部队,大部分驾驶人员都能开得动     

提高江阴船闸通过能力的对策

对影响江阴船闸通过能力的因素进行分析，提出提高船闸通过能力的对策。     

2002年北美最大150家零部件配套企业(二)

┏━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━┳━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓┃衄/01 ┃ ┃*嚣瞄譬臻, ┃ ┃ ┃ ┃┃排名 ┃ 公司名称 ┃ ┃ ┃ ┃ 产 品 ┃┃ ┃ ┃ 甜02 l ∞0l ┃ ┃ ┃ ┃┣━━━━━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━╋━━━━━┳━━━━━╋━━━━━╋━━━━━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┫┃27/30 ┃ Autoliv North Ameri磷1 IⅡe. ┃ 1矗5 ┃ I豁盯 ┃ 4,449 ┃ 3.…     

欧洲新车零部件配套目录（二十五）

在汽车产品推陈出新、汽车技术日新月异的今天,整车生产商们已经越来越多地依赖于零部件供应商提供质优价廉、技术创新的产品来提高其市场竞争力。我国已经“入世”、在与国际市场全面接轨的情况下、无论是配套市场,还是售后市场都需对国外的零部件品牌产品有个较全面的了解。 本刊已经陆续介绍了21款欧洲新车的零部件配套情况,受到了广大读者的瞩目。应读者要求,我们还将继续介绍其他欧洲新车的配套情况,敬请关注。     

基于GBRBM-DBN模型的短时交通流预测方法

为提高城市道路短时交通流预测的精度和效率,提出了一种基于深度学习的短时交通流参数预测模型,结合高斯-伯努利受限波尔兹曼机、Softmax回归模型和深度置信网络,对大规模路网中地点车速进行预测.该模型在网络底层加入高斯-伯努利受限波尔兹曼机,将传统二值输入转换为连续实值输入以适应地点车速的数据特征.在网络输入、输出矩阵中加入时空特征表达,并将深度置信网络顶层接入Softmax回归模型,根据深度学习模型提取到的地点车速时空特征对多路段多时刻的地点车速进行预测.选取广州市大规模路网中60条路段60 d的实测地点车速对网络结构和参数进行调试,并分析预测结果.结果表明,GBRBM-DBN网络结构能够提取大规模路网中地点车速的时空分布特征,预测精度较高.与长短时记忆循环神经网络预测结果进行对比,具有更高的时效性;与“深层模型+小规模数据”相比,平均绝对误差减小10.13 km/h,平均相对误差减少14.5%;对输入矩阵中的训练集和测试集数据量比例作不同划分,平均绝对误差变化范围在1.64 km/h以内,平均相对误差仅增大7.3%.