基于改进Newman算法的动态控制子区划分

为了优化现有控制子区划分方法,以区域协调控制为目标,提出基于改进的Newman社团快速划分的动态子区划分方法. 综合考虑路网中相邻交叉口之间的距离、交通流量、行程时间、车流离散特性、信号周期和路段交通流密度等因素,定量分析交叉口关联性;分别计算相邻交叉口的流量关联系数、信号周期关联系数和路段交通流密度关联系数,建立相邻交叉口的总关联度模型;对传统Newman算法进行改进,引入交叉口关联度,依据不同交通特性对区域路网进行动态子区划分;选取实际区域路网,进行模型验证分析. 结果表明：Newman算法子区划分结果不能随着交通特性的改变而改变;与之相比,所提出模型的子区划分结果更加细致,更加符合实际交通流特性,且可以依据不同时段交通特性实现动态子区划分,可以为信号控制方案制定提供良好基础.     

基于Ncut的城市路网交通子区划分方法

针对大规模城市路网下区域性拥堵频发、交通难于管理的问题,提出了基于Ncut的交通子区划分方法。首先使用交通流量和路段速度信息计算交通态势,然后结合交叉口间距离得到动静态结合的关联度指标,最后应用Ncut划分算法对大规模交通路网进行划分,并以子区总关联度最大为目标调整子区边界上的交叉口,使子区内部更为紧密。在真实路网上进行仿真,并经过实验对比与分析说明了该划分方法能把距离近、交通态势相似的交叉口划分到同一子区,并保证子区规模适当、外形良好。     

基于密度峰值聚类的交通控制子区划分方法

为提升区域交通信号系统的控制效率,提出了一种基于车辆轨迹数据和密度峰值聚类的城市路网交通控制子区划分方法。首先,结合轨迹数据特性并综合考虑交叉口间距、车辆延误、车队离散度等因素的影响,定义并计算了交叉口的关联度指标。其次,根据关联度指标得到交叉口的距离矩阵,作为密度峰值聚类算法的输入;针对密度峰值聚类的超参数设置问题,引入数据场理论中势能熵的概念确定最优值;同时,借鉴肘部法则的思想确定聚类中心数量。最后,将改进的密度峰值聚类算法应用于交叉口子区划分中。以北京市中关村西区真实车辆轨迹数据的实验分析表明：本文方法可以仅基于车辆轨迹数据实现城市路网交通控制子区的高效、合理划分。     

基于均衡k划分的动态子区划分方法

针对交通路网控制子区的划分问题,提出了基于均衡k划分的动态子区划分方法。首先建立交叉口和路段权重模型,将路网抽象成为带权拓扑图;再针对拓扑图划分的NP问题,采用改进的禁忌搜索算法进行优化求解,同时为降低算法的复杂度设计了一种启发式算法为禁忌搜索算法获取初始近似解;最后利用路网实际数据与已有方法进行对比分析。结果显示：以任意子区内节点权重之和最小与连接不同子区的边权之和最小为目标,可以实现子区划分在宏观意义上的路网类均衡性和微观意义上的区间弱关联性,进而验证了本文所提算法的可行性和有效性。采用的启发式方法为禁忌搜索算法提供初始近似解,能够有效降低其复杂度,提高计算的实时性,并且利用所提方法划分的子区能够降低路网协调控制的难度,避免多个高负荷交叉口聚集而影响路网运行效率。     

过饱和状态下城市路网控制子区动态划分方法

过饱和状态下城市路网的控制子区划分是实施高效信号控制的必要基础.根据城市路网过饱和状态下交通流的特点,结合路口饱和度和车辆排队情况,提出了一种路口过饱和状态识别方法,并进一步将过饱和路口划分为三个不同的拥堵等级.在引入路段车辆容量比和路段交通需求影响度的基础上,采用模糊控制算法对相邻路口关联度大小进行计算.基于路口拥堵等级划分与相邻路口关联度提出一种子区分级动态划分策略,并给出一个完整的动态子区划分流程,最后通过算例说明了该控制子区划分方法的可行性.     

基于分层控制结构的迭代学习城市交通信号控制

分层控制是大规模城市路网实施高效信号控制的有效手段。根据城市路网规模庞大且结构复杂的特点,提出了一种基于分层控制结构、协调各子区交通状态的迭代学习城市交通信号控制策略。上层利用交通数据,刻画路网内各子区的宏观基本图(Macroscopic fundamental diagram,MFD),基于MFD分析得到子区车辆累积数与流量的关系,并以道路占有率均衡为目标,设计各子区理想的道路占有率;下层基于道路交通流模型,通过迭代学习获得各路口的信号配时方案,使子区内的道路占有率达到上层的要求。提出的分层控制策略使路网内交通流分布均衡,提高路网整体通行能力。Matlab和Vissim的仿真结果与Webster固定配时信号控制的对比显示了该控制策略的有效性和优越性.     

基于模糊神经网络交通控制子区动态划分

提出将模糊神经网络方法应用于交通控制子区动态划分,利用神经网络的学习能力自动寻找模糊推理规则,根据实时的交通流量、距离和最佳信号周期,预测输出城市相邻道路交叉口之间的协调系数,根据协调系数大小划分交通控制子区.用MATLAB进行仿真实验,实验结果证实该方法可行,比用BP神经网络方法实现更加快速、有效.     

路网交通状态平衡控制方法

为了降低路网的拥挤度,提出了路网交通状态平衡控制方法。以交叉口最大饱和度代表交叉口交通状态,以路网最大饱和度最小为目标建立了路网交通状态平衡控制双层规划模型。利用遗传算法求解该规划模型,优化算法可以同时优化信号周期和各相位绿信比。考虑到整体延误、交通状态以及各个交叉口的重要度,对平衡控制方法进行了改进。数值模拟结果表明,本文方法可以在一定程度上降低关键区域的拥挤度。     

基于马尔可夫过程的路网交通状态预测方法

针对城市道路交通管控对路网实时交通状态信息的需求,首先对交叉口的交通状态进行了界定并划分为4个状态等级,然后以15min为时间间隔,结合历史数据采用马尔可夫过程计算每个交叉口的状态转移概率,并对各个交叉口下一时刻的交通状态进行预测,进而对每个交叉口进行分类并采用综合评价法确定整个路网的交通状态.试验以MAPE为评价指标对已有算法进行对比,结果表明:该方法不仅能够实时地确定每个交叉口的交通状态,同时能够基于不同类型交叉口的预测结果确定整个路网的交通状态,且交叉口平均预测误差为7.04%.     

基于交叉口相关性的交通量预测算法

针对交通控制中各种实际交通量预测问题 ,提出了一种基于交叉口相关性的交通量预测算法。该算法利用城市路网中各个检测器之间的相关性和一元线性回归方程 ,实现了对路网中的缺席检测器 (或故障检测器 )的交通量的有效预测。     

路网中新建道路空间走向的基因算法优化

利用基因算法(GAs)，从改善道路网的服务水平、工程造价和土方费用的角度优化新建道路的空间走向，应用GIS开发了在数字地形上自动生成新建道路走向初始方案的方法．提出了优化新建线路空间走向的目标函数，并设计了相应的基因算法．开发了在路网中新增一条道路后路网结构的拓扑方法，确立计算适应度函数的具体公式．设定研究区域进行数值实验，验证了该方法的有效性．     

基于免疫理论的车联网的城市路网实时容量研究

已有路网容量研究不能解决实时路网容量计算问题,难以掌握实时路网中的实际运行车流;传统的路网容量算法基本是离线处理或通过人工调查进行理论计算,很难解决实时路网容量的难题,为此,提出了一种基于免疫理论的车联网城市路网实时容量新方法. 该方法将免疫网络理论引入车辆自组织网络,利用抗体识别抗原的原理,完成通信链路检测,同时,可以通过统计抗原抗体识别对获取路网中的车流,不仅解决了实时性问题,还解决了传统方法需要建立准确数学模型的难题. 选取了实际路网中的区域进行验证,实验结果与传统方法获取的路网容量非常接近,证明了该方法的有效性.     

一种新的移动机器人路径跟踪控制策略

在分析传统三种径跟踪方式跟踪误差较大,运动不稳定等不足的基础上,首次提出了一种基于神经网络和模糊控制技术的移动机器人人路径跟踪新方法。该方法利用神经网络技术对其所跟踪径进行实时识别进行进行跟踪,当误差较大时,利用两个模糊控制器迅速纠偏,从而避免了移动机器人在路径跟踪中的运动不稳定现象,改善了控制算法的实时性,提高了移动机器人的路径跟踪精度。     

New Method of Road Surface Identification in Anti-Lock Braking System

Based on the vehicle-road dynamic model, the road characteristic parameter, which depends on different types of road surfaces, is introduced and a new method of road surface identification for automotive anti-lock braking system (ABS) is proposed. According to the characteristics of vehicle-road dynamic model, a simple math resolution method of the model‘s factors is established. Only using the information of wheel speed, the vehicle reference velocity and the wheel slip ratio are estimated real-timely. And based on the wheel dynamic model, the road characteristic parameter is determined to identify the road surface for the determination of thresholds of ABS regulative parameters. With this new method, the road surface identification can be accurately obtained and calculation time is short that it can meet the ABS real time control need, and it also improves the performance of ABS.     

城市交通弱势群体事故原因分析及事故烈度模型

以北京城市中心区为例,研究了城市交通弱势群体事故发生原因,结合交通弱势群体事故的特点及事故机理分析,提出了动态视线障碍的概念.依据交通弱势群体事故发生频率与严重程度,提出了事故烈度的概念和冲突烈度指标,通过数据分析,建立区域事故烈度与交通流量、车速之间的函数关系,以便更好地预测和评价交通弱势群体的交通安全形势状况.     

基于路网容量约束的停车设施泊位规模优化

针对目前停车规划中很少考虑道路网络容量限制的情况,建立了基于路网容量约束的停车设施泊位规模优化模型.该模型考虑道路网络容量对停车需求的限制和约束,通过各处停车设施规模的优化,引导停车需求合理分布,以充分利用道路网络资源,实现效益与公平性最大化.该模型优化目标为在满足道路网络容量约束下使得效益(即可满足的停车需求)最大,并通过用户平衡模型计算流量在道路网络上的分配,介绍了用遗传算法对模型求解的方法.数值算例表明,通过优化建模与求解,可得到各处停车设施的最佳泊位规模,并得到满足路网容量约束的合理停车需求分布.     

基于电液比例阀减振器半主动悬架系统的研究

为提高汽车的平顺性和操纵稳定性,设计了以电液比例阀半主动减振器为控制对象,采用自适应神经网络控制方法的半主动悬架系统。在对电液比例阀减振器阻尼力变化规律进行分析的基础上,建立了基于电液比例阀减振器的半主动悬架模型,采用神经网络自适应控制方法对模型进行了研究。路面输入采用积分白噪声模拟B级路面谱,以簧载质量垂向加速度、悬架动行程以及轮胎动载荷作为评价指标。利用Matlab/Simulink工具箱进行仿真,结果表明,设计的半主动悬架与被动悬架相比,其平顺性与稳定性均得到了良好的改善。     

一种基于面向对象技术的配电网GIS系统的数据组织模型

针对传统GIS系统的三层空间数据组织模型在开发电力配网GIS系统时的不足，利用面向对象的思想，提出了一种新的数据组织模型，并给出了在关系数据库中实现该模型及建立空间索引的方法。该数据组织模型能较好地符合配网系统，且对配水网、公路网等系统的开发也有一定的应用价值。     

公路网综合评价模型的研究

在分析了各种路网评价的基础上,提出了一种新的基于模糊理论和层次分析理论的公路网综合评价新模型,此模型以模糊评价为主线,利用层次分析法构造指标体系及确定各项指标的权重,两者的结合使得评价结果更加精确、合理．并以峰峰矿区为例介绍了该模型的具体应用方法．