考虑公交优先的过饱和交叉口交通信号控制

以提高过饱和交叉口通行能力和避免溢流为首要目标,同时考虑过饱和交通状态下的公交优先需求,首先在车流组合相容性及路段放行约束分析的基础上,设计了动态相位组合方法。然后从交叉口过饱和交通特征出发,提出了考虑公交车辆权重的过饱和交叉口信号控制关键参数及其计算方法。最后建立了模糊控制系统以实现过饱和交叉口分布式关联控制。仿真结果表明:本文方法能够有效地抑制过饱和交叉口溢流现象的发生,并能够提高路口的平均流量,同时使公交车辆在单个路口平均延误时间有所降低。     

轨道交通通道双向行人流分层规律

为了探究轨道交通双向行人流的自组织规律及其管控策略,以行人实验为手段,通过对不同流量下的双向行人流的速度和转角参数特征分析,解析了双向行人流的微观行人特征,明确了双向行人流自组织分层现象形成阶段划分阈值及阶段特征,进而提出依据客流比增设护栏管控措施,并从效率和安全两方面进行优化措施的效果量化分析.结果表明:依据客流比增设护栏可有效缓解正向客流冲突.     

基于自适应特征融合与转换的小样本图像分类

小样本学习中数据采样不断变化的特点使得模型特征提取不充分,同时,模型对提取的特征也难以进行相应操作;数据分布的变化也影响着小样本模型的性能。针对这些问题,提出一种基于自适应加权多路分支小样本图像分类模型。多路特征处理模块对输入数据进行特征提取和融合,以便充分利用少量数据;自适应的支路权重使得特征信号随特征进行相应的放缩;特征转换模块对多变的数据分布进行适应性变化,以便更好地聚合同类,提高分类效果。通过使用Caltech-UCSD Birds-200-2011数据集和mini-ImageNet数据集,对所提模型在不同场景下进行分类效果测试。实验结果表明,所提模型在5-Way 1-Shot和5-Way 5-Shot任务中的准确率分别比baseline相比分别提升9.81、8.16个百分点和9.16、9.21个百分点,验证了模型的有效性。     

视觉—语义双重解纠缠的广义零样本学习

目的 传统的零样本学习（zero-shot learning,ZSL）旨在依据可见类别的数据和相关辅助信息对未见类别的数据进行预测分类,而广义零样本学习（generalized zero-shot learning,GZSL）中分类的类别既可能属于可见类也可能属于不可见类,这更符合现实的应用场景。基于生成模型的广义零样本学习的原始特征和生成特征不一定编码共享属性所指的语义相关信息,这样会导致模型倾向于可见类,并且分类时忽略了语义信息中与特征相关的有用信息。为了分解出相关的视觉特征和语义信息,提出了视觉—语义双重解纠缠框架。方法 首先,使用条件变分自编码器为不可见类生成视觉特征,再通过一个特征解纠缠模块将其分解为语义一致性和语义无关特征。然后,设计了一个语义解纠缠模块将语义信息分解为特征相关和特征无关的语义。其中,利用总相关惩罚来保证分解出来的两个分量之间的独立性,特征解纠缠模块通过关系网络来衡量分解的语义一致性,语义解纠缠模块通过跨模态交叉重构来保证分解的特征相关性。最后,使用两个解纠缠模块分离出来的语义一致性特征和特征相关语义信息联合学习一个广义零样本学习分类器。结果 实验在4个广义...     

基于计算实验的城市道路行程时间预测与建模

城市道路行程时间预测对于提高交通管控效果具有重要意义. 本文综合应用平行系统、集散波、误差反馈修正、多模型自适应控制及模型库动态优 化策略等方法与技术对间断流行程时间预测问题进行了研究. 首先,介绍了平行系统理论的基本原理及计算实验的基本方法; 然后,给出了基于平行系统理论的路段行程时间的预测模型, 设计了基于集散波的行程时间计算实验方法, 提出了多模型自适应行程时间预测并给出了模型动态优化策略. 最后,通过实验证明了本方法的有效性. 结果表明, 本文方法预测精度较高, 且能够对行程时间预测值进行持续优化, 可为后续的间断流行程时间预测研究提供借鉴.     

无信号T型交叉口交通流特性

实测了3支无信号T型交叉口速度和车头时距数据,经过统计分析后发现交叉口附近内外侧车道车辆的平均速度差别很小、主路上进口车速85%位车速约为65.0km/h、进口处的速度方差和离散度不会随交叉口距离的变化而明显变化,初步标定了左转车辆车头时距分布模型.     

高速公路事故预测模型

为了掌握高速公路未来的安全状况,通过有效地控制各种影响因素,减少交通事故,增进高速公路安全,在路段划分和影响因素分析的基础上,利用收集的多条高速公路数据建立了基于广义线性回归的高速公路事故预测模型,通过比较泊松、负二项、零堆积泊松和零堆积负二项4种概率分布模型回归的结果,最终确定了负二项分布形式的事故预测模型,并利用弹性分析的方法确定了模型中单个变量对事故的边际影响.研究表明:环境变量和交通流变量对事故的发生有较大影响.     

虚拟场景下饮酒对驾驶操作的影响分析

论文运用驾驶模拟舱研究饮酒对驾驶操作行为的影响.在由急弯、紧急停车港、障碍区和直线路段组成的虚拟场景中,利用驾驶模拟系统实时采集驾驶操作行为数据,建立各种操作行为的评价指标,运用成对t检验方法对各指标的实验数据进行分析.结果表明,饮酒对驾驶员的制动、转向、离合、油门等操作行为有显著影响,随着酒精的消散,松离合器踏板的速度、踩制动踏板和油门踏板的速度与深度等指标的差异逐渐减小.实验结果说明饮酒后驾驶员的操作行为发生了显著变化,且这种变化随酒精浓度的降低逐渐减小.该结论为进一步研究饮酒对驾驶操作影响的定量分析与判断奠定了基础.