一种基于方向模糊可视域的行人流疏散仿真研究

通过定义行人方向模糊可视域,改进了层次域元胞自动机模型.模型中,行人目标位置选择行为受到距可选位置的相对距离、方向模糊可视域内的行人之间的排斥力和吸引力三种因素的共同作用.分别模拟单个出口和四个出口,行人服从均匀分布的疏散场景.仿真结果显示,该模型不依赖于各因素的影响系数,从而避免了影响系数量化过程的主观性和疏散系统的限制性;该模型能够有效地模拟阻塞聚集,双拖尾等宏观自组织现象;在疏散过程中,如果行人保持一个适中的视野半径,就能够有效地提高行人流疏散效率.该研究有助于相关行人流疏散策略和方案的制定.     

人工免疫粒子滤波算法估计电动汽车电池SOC

准确预测电池的荷电状态（SOC）对纯电动汽车的安全可靠的运行具有重要意义.标准的粒子滤波算法对锂离子动力电池的非线性特征有一定的适应性,能够对电池的 SOC做出估计.但是在标准粒子滤波运算过程中普遍存在粒子退化现象,导致算法效率和预测精度降低.因此,本文提出一种新的人工免疫粒子滤波算法,将人工免疫算法的原理引入标准粒子滤波算法的粒子更新过程中,对锂离子动力电池SOC的估计进行优化,以提高SOC估计的准确性.利用北京市实际运营的纯电动汽车电池数据,对所提出的电池SOC算法进行实证研究.实验结果表明,相对于标准粒子滤波算法,人工免疫粒子滤波算法能够增加粒子的多样性,具有更好的SOC预测精度和有效性.     

道路交叉口车路协调实验系统设计与实现

提出了道路交叉口车路协调实验系统框架、实现方法并进行了系统搭建测试。在分析系统功能的基础上进行了系统逻辑框架与系统物理框架设计,实现了各子系统功能,包括：GPS车载定位信息采集、交通控制系统设定、路侧处理单元与车载处理单元程序设计与短程无线通信,在此基础上建立了道路交叉口车路协调实验系统,模拟实际交通运行状态对系统主要性能进行测试。实验结果表明该系统可以完成信号灯状态的车载实时显示,但应进一步提高定位精度与通信效果。实验系统不仅为进一步研究基于车路协调的下一代智能交通运输系统提供了实验平台,还能采集相关的车辆运行数据与驾驶员特征数据。     

ICT and road transportation safety in the United States: a case of “American exceptionalism”

This paper examines American attitudes about the role and structure of government and how those attitudes affect the safety potential of ICT-based road safety technologies. It examines these attitudes in the context of 3 current intelligent transportation systems (ITS) initiatives: IntelliDrive^SM, active traffic management (ATM), and automated enforcement. It concludes that cultural attitudes have a strong influence on the acceptance of such systems, and provides suggestions for how such systems might be implemented successfully.     

一种引入突出影响因子的复杂系统可靠性评估模型

针对复杂系统可靠性评估过程中某些指标对评估结果具有较为突出的影响,提出了一种引入突出影响因子的非线性评估模型。该模型既能够反映某种指标的突出影响,叉能把线性加权平均模型视为突出影响因子为1的特例．将其应用于某型雷达接收系统的可靠性评估,并证明了该模型较线性加权法的优越性．     

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为了研究中国道路货运量、燃油价格和国民经济之间的动态规律,是否具有长期稳定均衡关系及道路运输业的发展问题,本文选取我国1978-2007年的实际数据,并利用计量经济学中Econometric Views软件工具对这些数据进行处理和分析. 运用协整分析方法、单位根检验、Granger因果关系和Johansen检验等方法,对我国道路货运量、燃油价格和国民经济之间的关系进行了实证分析并建立了误差修正模型,寻求这三者之间的短期动态波动和长期均衡关系. 分析结果表明：道路货运量、燃油价格和国民经济之间存在协整关系,即它们之间已形成长期稳定均衡关系;道路货运量是国民经济GDP的Granger原因,道路货运量的变化将引起国民经济的同方向变动;燃油价格的变化与道路货运量呈现反方向变动.     

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地磁车辆检测器是近年来兴起的新型交通流信息检测技术,而利用单节点检测数据完成车速估计是该技术研究的重点之一. 本文首先对地磁车辆检测技术予以简要介绍,然后基于对道路车辆车长分布规律的分析,在合理假设的前提下,提出了车流特征分区的车速估计算法. 该算法充分考虑实际应用中各类车型组成情况,应用最大类间方差法实现大型车与小型车的分类,基于城市道路小型车居多且车长分布集中的特点,仅利用小型车通过时间检测数据完成对平均车速的估计. 最后,选取实际路段开展试验,并基于Matlab平台对该算法进行了验证. 结果表明,本文提出的车流特征分区算法稳定性好,平均准确率达到85％以上.     

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为确保浮动车提供信息的准确性和可靠度,首先以RTMS数据作为真值来验证当前样本量条件下浮动车数据的有效性;然后通过简单随机抽样方法来逐步减少浮动车的样本量,并计算、比较不同样本量下的浮动车数据与RTMS数据的相关系数;最后得出确保浮动车数据有效所需的最小样本量. 经验证,本文研究范围内的二、三环快速路5 min时间间隔内每千米路段上需要的浮动车最小样本量为7～9个,而当前样本量条件下的浮动车数据在时间上和空间上能达到最小样本量要求的分别占73％和87％以上.     

我国轨道交通发展的战略思考

结合我国城市发展的客观条件和国外大城市发展历程,分析了我国发展轨道交通的必然性和发展原则. 以解决城市交通问题为切入点,分析了如何协调大交通与城市交通、公共交通和非公共交通,以及轨道交通与地面公交汽车关系,阐述了以轨道交通为主力的城市公共交通系统的优势和发展趋势. 提出了发展轨道交通的原则,强调构建与城市整体规划相适应的轨道交通网络. 指出轨道交通的建设应考虑其结构性和经济性,确定适当的轨道交通方式,不应过于追求超前. 最后,提出了发展轨道交通的策略措施,并对资金筹集方式的选择加以论述.     

基于FCM聚类的复杂交通网络节点重要性评估

网络关键节点的评估与选择对于区域交通信号控制系统的实施具有重要意义,国内外广泛应用的SCOOT/SCATS等区域交通控制系统关键交叉口的选取往往以交通流量大小、节点间距等为参考,较大程度上依赖经验. 本文以节点连接度、节点介数和交叉口高峰小时交通流量为评价指标,应用FCM模糊聚类方法给出交叉口的重要性分类方法,实现城市复杂交通网络的关键节点选择,并以北京市长安街沿线周围交叉口为例进行了实证研究. 研究表明：当聚类数取3、4和5时长椿街路口、府右街南口和和平门路口均呈现出极高的聚集性,且聚类中心体现的交通特性与实际工程中的关键交叉口基本相同. 本文方法可为区域交通控制系统的关键节点选择提供理论基础.