排序方式: 共有38条查询结果,搜索用时 203 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
基于期望间距的车辆跟驰模型的建立 总被引:13,自引:0,他引:13
以“期望间距”为基准参理,考虑驾驶员的心理和生理因素,建立了车辆跟驰模型,为研究驾驶行为提供了一种新的思路。 相似文献
8.
9.
城市环形交叉口多已实施了信号控制,然而信号控制环形交叉口通行能力计算方法仍存在不足之处.在基于间隙接受理论计算通行能力时,临界间隙的确定方法多运用实际数据回归分析或假定临界间隙分布以概率论估计,与实际存在较大偏差,因而提出了一种考虑驾驶员行为、车辆行驶特征与入口几何特征的临界间隙计算方法.并运用该方法建立了信号控制环形交叉口入口单车道的通行能力计算模型,在模型中给出了信号控制时环形车道车流量的通用计算公式,该公式可描述不同相位控制时的环形交叉口环形车道车流量.给出了环形交叉口运行稳定时通行能力计算的迭代方法,确定了输入值与输出值.最后以长春市新民广场为例进行了计算,模型计算值为7916 pcu/h,仿真值为7582 pcu/h,误差为4.2%.与其他计算方法相比,模型计算值误差最小. 相似文献
10.
提高居民出行方式的预测精度对于评价交通规划方案、交通策略的效果具有重要意义.应用心理学、行为科学的方法分析了出行决策的思维过程,将出行决策过程结构化,建立出行情景库,并采用主成份法分析了影响方式选择的主要因素,作为支持向量机模型的输入.利用统计学习理论分析了支持向量机与神经网络在建模原理上的区别,建立了基于有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)的方式选择模型,阐述了模型的具体步骤.通过实验对不同核函数的预测效果进行了评价,并采用网格法和遗传算法进行参数寻优.结果表明,核函数选择径向基函数效果较理想,参数寻优方法上遗传算法比网格法效果更好.通过优化后,DAG-SVM模型的整体预测精度达到了82.3%,比神经网络提高了近9%.但对出租车出行的预测准确率略低于其他方式,这主要由于出租车常被作为特殊情况下的备选方式,其出行规律性相对较差. 相似文献