城市交通干线双向绿波带智能控制研究

提出一种双向绿波带智能控制算法.利用两层递阶结构和模糊逻辑对城市交通干线进行实时协调控制.控制的目标是使进入干线上行和下行的车辆一路绿灯,明显降低车辆停车率和平均延误时间.实际应用表明该双向绿波带控制算法十分有效.     

车联网：物联网在城市交通网络中的应用

阐述了“物联网”和“车辆网”这两个热门概念的内涵和外延。通过分析两者的发展历程、历史沿革和相互关系,比较它们在实际生活中的应用, 认为车联网可以看作物联网在城市交通网络中的典型应用,展望了车联网在服务与应用方面的美好愿景。以此为基础,讨论了车联网实现的关键技术,并介绍了一个过渡型构建方案。最后,详细讨论了在物联网和车联网领域里国内外学术研究现状。     

图像识别技术在城市交通管理中的应用研究

笔者在研究中以交通管理为核心,分析智能交通系统中图像识别技术的运用,研究城市交通管理中的车牌识别技术和行人交通安全管理中的图像识别技术,促进智能交通系统的发展,并为相关研究人员提供一定的借鉴和帮助。     

智能控制在地铁通风空调系统中的应用

通风空调系统作为地铁中的重要设备系统之一,担负着对地下空间的空气温度、湿度、空气流速和空气品质进行控制的任务,而其能耗约为地下线能耗的30%以上,仅次于车辆牵引用电能耗,节能潜力相对较大。介绍了通风空调系统的运行模式和能耗测量方法,在分析能耗数据及能耗的基础上,提出了空调系统智能控制模块在环境综合监控系统(BAS)中的实现方案。     

浅谈Dijkstra算法在城市交通最优路径中的应用

应用Dijkstra算法解决城市中出行交通道路选择的问题，对最优时间和最优费用分别进行讨论．并且综合时间和费用提供多条路径供人们选择。用C＋＋实现算法。     

大数据技术在城市交通拥堵治理中的应用

我国作为人口大国,城市交通问题一直处于比较紧迫的状态,加之汽车产品的普及,导致城市交通拥堵情况愈发严重,严重影响了人们出行便利与社会运作效率,因此必须要对当前城市交通拥堵进行治理。但交通拥堵涉及范围十分广泛,其中存在的信息量庞大,同时各信息之间还有复杂的连接关系,这时人工几乎不可能直接处理这些信息,治理工作的作用有限,这时大数据技术应运而出,利用该项技术能够帮助我们去处理城市交通拥堵信息,简化交通信息处理流程,并降低相关工作难度,说明通过该项技术能够提高治理工作能效。对此本文将分析大数据技术在城市交通拥堵治理中的应用。     

城市交通干线双向绿波带智能控制研究

提出一种双向绿波带智能控制算法.利用两层递阶结构和模糊逻辑对城市交通干线进行实时协调控制.控制的目标是使进入干线上行和下行的车辆一路绿灯,明显降低车辆停车率和平均延误时间.实际应用表明该双向绿波带控制算法十分有效.     

浅谈Dijkstra算法在城市交通最优路径中的应用

应用Dijkstra算法解决城市中出行交通道路选择的问题,对最优时间和最优费用分别进行讨论,并且综合时间和费用提供多条路径供人们选择。用C 实现算法。     

遗传算法在PID自适应控制中的应用

针对传统遗传算法的局限性，提出了一种新型的遗传算法。在算法上有很多改进，比如：保护最优个体。采用新型的交叉和变异操作。用Madab做仿真试验，试验结果证明新型的遗传算法有良好的动态性能。另外，解决了传统遗传算法中的一些不足．提高了优化的精确度和收敛性能。     

计算机动态模拟方法在城市交通噪声监测中的应用

阐述城市道路交通噪声高污染区域的监测与模拟研究。实现基于微观交通仿真的交通噪声动态模拟方法,采用该方法对峡谷型道路十字交叉口和公交车站两类典型的城市道路交通噪声高污染区域进行了动态模拟,同时对这两类区域的交通噪声进行了实地监测。监测结果和模拟结果的对比表明：该方法对等效声级Leq和统计声级L10,L50和L90等的预测具有较高的准确性,对交通噪声实地监测的优化布点和区域噪声分析有较强的指导意义。     

基于CPN的城市智能交通信号控制系统建模

提出了一种城市交通控制系统的分布式结构及控制策略,介绍了CPN(Colorcd Petrj Nets)的基本概念及建模特性,着重探讨了借助CPN建模技术对城市智能交通信号控制系统进行的建模分析。     

城市道路交通智能照明系统设计

为了实现对城市道路照明的智能化管理,运用物联网技术[1]、电力线载波及无线通信技术,构建由服务器、集中器和控制器组成三级网络架构的城市照明智能监控系统。实现控制器、集中器、服务器和监控终端之间的互联,并通过DTU与互联网连接,每一个控制器终端通过独有的ID接入到因特网。系统利用安装在监控中心服务器中的监控软件和数据库、GIS等,实现了对城市照明系统智能化控制和科学管理,是物联网技术在节能减排、创建新型智慧型城市方面的应用场景之一。     

基于FNNC的城市交通智能红绿灯控制系统

提出一种自适应模糊神经网络控制方法FNNC(Fuzzy Neutral Network Controller),通过离线学习,使其记忆得到了经验知识,同时根据被控过程的运行状态在线自调整,达到模糊自适应的能力.将其应用于城市交通红绿灯智能控制系统中实现全局优化控制,并在此基础上形成调度指令,利用模糊控制的方法实现交叉路口的红绿灯控制.用Matlab进行仿真取得了较好的效果.将此方案用于多路口交通控制,可以达到减少全局等候车辆总数的目标,是一种适用于我国城市,尤其是中小城市的智能交通控制系统.     

城市区域交通智能控制研究

利用模糊神经网络对城市区域交通进行实时分散控制.把区域交通作为一个大系统,子系统为区域中的各个交叉口,每个交叉口有一个控制器,该控制器根据它自己和相邻交叉口的交通流信息来动态管理绿灯相位及绿灯时间.仿真研究表明:在交通流量较大和流量时变的环境下,该方法比普通车辆感应控制方法控制效果更好.     

车辆号牌识别系统在城市智能交通领域的应用

介绍车辆号牌识别系统的组成原理,以及在城市智能交通领域的应用.     

基于MALAB与WiinCC的仿人智能积分液位控制系统

WinCC是目前较为流行的工业组态软件,组态便捷但难以编程实现复杂控制算法;而MATLAB科学工程计算软件包进行复杂运算的效率很高可以很容易地实现复杂控制算法.采用OPC技术设计了MATLAB和WinCC的通信程序,发挥MATLAB科学计算特长和WinCC人机交互优点.该方法具有编程效率高,实现方便,通用性强等特点.     

城市交通计算机区域自适应控制系统

城市交通信号控制系统是现代城市交通管理系统的中枢．也是智能交通系统的重要组成部分。其管理与控制手段的优劣将直接影响城市道路交通拥堵或疏通的效果。虽然城市道路交叉口信号控制有改善交通流秩序与保障安全的优点,但是若不能提供优化的控制,将会产生交通流停顿与拥堵的负面效果,会成为城市交通拥堵的一个重要原因。运用高科技手段建设现代化的交通信号控制系统已经势在必行。     

城市交通计算机区域自适应控制系统

城市交通信号控制系统是现代城市交通管理系统的中枢,也是智能交通系统的重要组成部分。其管理与控制手段的优劣将直接影响城市道路交通拥堵或疏通的效果。虽然城市道路交叉口信号控制有改善交通流秩序与保障安全的优点,但是若不能提供优化的控制,将会产生交通流停顿与拥堵的负面效果,会成为城市交通拥堵的一个重要原因。运用高科技手段建设现代化的交通信号控制系统已经势在必行。     

一种新型的自学习智能式城市交通实时控制系统

本文介绍了作者与合作者们研制成功的城市交通智能式实时控制系统(简称TICS)的硬体结构框图,从交通工程学、计算机技术、系统结构和控制方式等角度分析了它的基本原理,给出了包括主控回路和学习回路的控制原理框图,从交通状态推理和实时控制变量推理二个方面介绍了它的推理机制,说明了它的学习机制,最后简述了对周期、相位差、绿信比的处理原则.     

智能交通信号控制系统初探

城市交通拥挤是当今世界普遍关注的问题,它所带来的严重危害日益影响到人们的日常生活和社会经济的发展,而城市交通信号控制系统对解决这一问题发挥着不可替代的作用。从高性能智能交通信号控制系统的要求出发,针对目前我国城市交通问题的现状．对智能交通信号协调控制系统进行初步的研究和探讨。