基于代理的OD矩阵反推模型

OD(Origin-Destination)矩阵是分析交通流、了解城市交通流特性并进行交通规划、管理、控制和诱导的重要基础和前提条件。基于代理有效反推OD矩阵,其依据道路外在环境和驾驶员认知、选择等内在因素对OD分布的影响,完成驾驶员对交通小区和行驶路线的决策,提出包括感知层、代理层、决策层和输出层四个层次的OD反推模型(ODABM)。实验中ODABM模型各时间段仿真车流量与路网实测车流量的平均范数平均相对误差减小到10.2%。结果表明:ODABM模型精度更高,更符合现实路网,并能反映交通流的时变性和出行目的分布,是提高交通仿真真实度的有效方法。     

虚拟驾驶环境中车辆智能体的驾驶行为模型

建立虚拟交通环境的多智能体结构,分析车辆智能体的驾驶行为分层模型以及感知、决策和操作等过程。采用模糊专家系统建立车辆智能体的驾驶行为模型。为模拟现实中的驾驶员行为特性,加入驾驶员因子,使驾驶模拟器的虚拟交通环境更符合现实。运用OpenGVS产生和显示实时交互的虚拟驾驶场景。结果表明该模型能体现实际驾驶行为的多样性、随机性和模糊性。该模型通用有效,它使驾驶模拟器的虚拟交通场景更真实满意。     

一种实用的交通信号模糊控制系统的研究

提出基于车流量预测的动态调整相位最大绿灯时间的模糊控制系统结构。用模糊控制方法对单路口交通信号进行控制，决定绿灯时间分配。将此方案应用于北京劲松东口交叉口作为研究背景，仿真结果表明，控制效果优于现行的定时控制。该模糊控制方案能更有效地处理随机性较大、不确定性较强的交通流。     

基于云计算的智能交通信息采集系统设计与实现

智能交通是车与互联网运用物联网技术联系在一起所触发的产物,简而言之就是车联网.该文主要概述了智能交通模型的简单模型及其实现,包括如何采集信息,如何联系各个系统及其子程序,可以随时了解交通和道路天气的实时动态,也可以根据道路状况智能地推荐更优化的路线等.该部分主要提出了将智能交通系统和云计算联系在一起的解决方案,从云计算...     

基于车流量的智能交通信号优化控制研究

道路交叉口是城市交通网络的关键组成部分,其通行效率直接决定了城市交通网络的通行能力。为了提高城市交通路网的通行能力,缓解交通拥堵,根据相邻交叉路口车流量具有相关性的特点,提出一种基于车流量的智能交通信号控制方法。建立基于门限服务策略的交通灯轮询控制模型,利用马尔科夫链和概率母函数分析了交叉口车辆平均排队长度和信号灯配时方案,并根据实际交通情况进行仿真实验。结果表明,基于车流量的智能交通信号控制比传统的固定配时控制更加合理,能有效地降低车辆通过交叉口时的平均延误时长和排队长度,提高通行效率。     

单点交通信号控制系统的优化设计

针对城市固定相序的单路口多相位交通信号进行控制,本文设计了基于车流量预测的动态调整相位最大绿灯时间的模糊控制系统。综合考虑当前相位、后续相位的交通需求度,以此决定绿灯时间分配。通过模拟交通指挥者实际进行交通控制,实时根据各相位车辆的多少进行信号的智能控制。采用遗传算法对模糊隶属度函数进行优化调整,使隶属函数的选取更为合理,随交通状况的改变自适应地调整。仿真结果表明,该方法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间,明显优于传统控制方法,并且能更有效地处理随机性较大、不确定性较强的交通流。     

基于图卷积网络的短时交通速度预测

交通预测是构建智能交通系统的重要技术,实时准确的交通预测有利于规划路线,提高出行效率。为提高交通速度预测精度,提出一种基于图卷积网络的短时交通速度预测模型。首先对交通速度数据进行时空特征分析,然后结合数据空间特性构造可学习的邻接矩阵来建立图卷积网络,同时考虑到交通数据的时间特性,因此在图卷积的基础上又添加了长短期记忆网络和注意力机制来共同构建预测模型。实验结果表明由于同时考虑了交通速度数据的时空特性,本文模型均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差均小于传统模型和单个模型,验证了提出的模型预测精确度更高。     

基于蚁群算法的智能交通最优路径探究

对于汽车智能交通的最佳路线问题,业界学者提出了蚁群概念和算法,其具有实时规划的效能。基于此,笔者提出了改进蚁群算法,借助智能交通模型比较传统算法和改进算法的性能。通过试验发现,改进蚁群优化算法能够有效解决路径问题。     

实时车流量预测系统设计

实时车流量预测是智能交通研究的重要组成部分。笔者针对实时车流量预测问题,提出一种使用大数据技术的解决方案。通过建立数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块、模型训练与预测模块,实现对交通卡口车流量的实时预测。本系统能够实现GB级的数据实时处理,具有延迟低、精度高的特点,对于城市公共交通规划、道路规划、安检规划有指导意义。     

基于RTOS的智能交通灯设计方法

介绍一种基于车流量变化动态调节时间的智能交通灯的设计方法;在进行流量统计的同时,对违章情况进行监测;根据模糊算法分配各车道的绿灯时间,实现车流动态调节。分析其中存在的多种任务,用传统的前后台编程方法实现难度较大,使用实时操作系统可简化程序设计,并使程序具有良好的可读性、可维护性和可移植性。介绍车流量检测的原理与绿灯时间分配方案。