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续进式绿波协调和同步式绿波协调,均为经典干线协调控制策略。我国传统使用的续进式绿波协调策略,已无法满足高饱和度交通流的需求,甚至会对复杂多变的交通状况产生负面影响。续进式绿波控制在过饱和状态的失效机理,是由于续进式协调控制中上游交叉口先放行,当下游交叉口排队未完全消散时,导致上游绿灯初期放行车辆的二次停车,造成延误增大甚至排队溢出。过饱和状态时,同步式绿波协调更有利于车辆连续不间断地通过交叉口群,车速越高则绿波带越宽,控制效果越显著。以此为基础,基于 Vissim 仿真的建模分析,对比分析了不同交通饱和度,尤其是过饱和状态下,2种干线协调控制策略效果,并对结论进行了实例验证。 相似文献
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合理设置高速公路收费站ETC (Electronic Toll Collection)车道数量,对高速公路通行效率至关重要。针对目前路网中ETC与MTC (Manual Toll Collection)车辆混行的情况,考虑ETC的普及率,结合多用户路网均衡模型和排队论方法,建立基于双层规划模型的高速路网ETC车道优化布设方法。上层模型以车辆总通行时间最小为目标,优化设置进出收费站的ETC车道数量;下层模型为多用户路网均衡模型,反映ETC和MTC车辆的路径和收费车道选择行为。下层模型通过设计收费站的等价拓扑结构,表征收费站的车道使用规则及车辆的收费车道选择行为,并采用排队论方法估计ETC和MTC车道的收费排队时间。根据模型的特点设计了基于主动集的启发式算法,利用参数二进制与拉格朗日函数法确定迭代下降方向,解决了下降方向与步长难以计算的问题;通过内嵌优化函数的方式,保证在主动集转化过程中上层约束均不会失效,且避免了迭代过程中的模型解退化问题。基于上海市绕城高速进行实证分析,结果表明:随着ETC普及率的提升,收费排队时长按照负指数趋势下降;与按比例布设ETC车道的方法相比,所提方法最高可降低57.4%的收费排队时间,且该方法可以避免ETC车道布设过多对于MTC车道通行能力挤压造成的负面效果。研究成果可以有效指导高速路网ETC车道的布设,提高路网通行效率。 相似文献
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城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化. 相似文献
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为提升低光照环境下路面病害识别模型的精确度与鲁棒性,提出了一种考虑低光照场景的自适应路面病害检测模型。将采集的数据按照亮度分成低光照图像和正常光照图像2类,随后对低光照图像进行自适应增强,并接入路面病害检测流程。为解决现有光照增强图像失真的问题,在Zero-DCE++基准模型上引入光照约束网络,提出了光照增强模块Zero-DCE-Retinex。在此基础上,以提升路面病害检测精度为核心需求,提出了以病害识别模型为驱动的光照增强模块训练策略。具体的,在训练过程中,将病害识别模型嵌入光照增强模块,并通过损失函数来引导光照增强模块的训练。试验结果表明:当使用所提模型对低光照图像进行增强后,再经过YOLOv7模型进行检测,比直接输入低光照图像的方式,AP指标提升了7.04%,F1-score指标提升了11.22%;图像质量亦得到进一步改善,表现在图像信息熵、标准差和平均梯度的提升分别为0.62、13.24和21.61。与同类无监督光照模型相比,所提模型在目标检测任务的AP和F1-score提升方面显著优于其他模型,同时有效避免了增强结果出现色彩失真和过度曝光等问题。因此,提出的模型可广泛适用于... 相似文献