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基于GPS数据及车辆运行特性分析的单车路段行程时间估计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有的基于浮动车单车路段行程时间估计方法的不足,提出了一种基于GPS数据及车辆运行特性分析的单车路段行程时间估计方法。该方法主要进行了3个方面的改进:①对地图匹配模块中节点附近GPS点采用了相邻点联合匹配的方法,提高了匹配的效率;②针对不同情况下车辆在边界点前后运行特性的不同,对车辆通过边界点时间进行相应处理,提高了车辆通过路段边界点时间的估计精度;③对车辆个体在运行中因受到干扰而停车现象进行了分析,并对干扰停车予以有效剔除,降低了估计中车辆个体行为对估计结果准确性的影响。最后用出租车GPS实验数据进行了验证,结果证明了本文方法的有效性。 相似文献
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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. 相似文献
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针对重大灾害条件下应急疏散和救援工作难以获取真实数据的现状,以BPR(Bureau of public road)路阻函数为基础,分别建立了路段行程时间模型和路径行程时间模型,并给出了重大灾害条件下车辆应急疏散时间预测模型。以德州市路网为背景,采用TransModeler仿真软件搭建路网,模拟重大灾害事件,获取应急疏散时间数据,并对模型进行验证。试验结果表明:与现有仿真软件相比,该算法具有较高的保真度和精确度,为重大灾害条件下的应急疏散和救援工作提供了数据支持。 相似文献
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研究潜艇操纵运动性能优化问题,潜艇垂直面运动模型是潜艇垂直面操纵运动稳定性的基础,运动模型建立的精确与否将直接影响潜艇操纵运动精确性和实时性。为此,以某型潜艇为研究对象,编制潜艇垂直面线性与非线性操纵运动仿真程序,通过仿真并与实艇试验数据比较,分析了两种操纵运动模型的仿真误差,结果表明潜艇垂直面操纵运动模型中的非线性项的影响非常小,由于解算线性模型的速度要比非线性模型快得多,证明垂直面线性操纵运动精确性对垂直面内的自动操纵有很大提高,说明垂直面线性操纵运动模型很有使用价值。 相似文献
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为保证交通检测数据的准确性并服务于实时的交通状态判别和预测,交通大数据采用多种检测源数据协同处理并利用机器学习的方法进行异常识别.异常检测数据的识别主要基于机器学习中AdaBoost方法实现.在算法的训练过程中,为消除单一检测源数据的离群现象,训练数据选取同一路段上多种检测源提供的数据集.在算法的决策过程中,通过代价敏感方法的优势来改进AdaBoost的决策.实验结果表明:基于非均衡特性改进的AdaBoost模型迫使分类器更加关注了待识别的异常样本,增强了AdaBoost决策过程中训练决策树规则的代表性,提高了异常类样本的分类准确率.高速公路实例检测数据集验证了改进算法与相关经典算法的检测准确度、误检率、误警率等指标,其中改进模型与原模型相比,准确率提高了5.547%,误检率减低了6.792%.多种算法的ROC曲线对比表明改进的AdaBoost方法筛选交通检测样本的可靠度更高,可有效调整由非平衡数据导致的分类误差. 相似文献
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GPS动态定位的数据处理中广泛应用卡尔曼滤波,而卡尔曼滤波的应用要求动态模型(函数模型)和随机模型可靠和切合实际,但实际测量定位中难以保证观测对象的规则运动,因而容易出现模型误差.针对GPS动态定位的这一问题,文中探讨了在实际应用中存在模型误差时的H∞滤波及其改进型"当前"加速度模型的H∞滤波算法,与卡尔曼滤波相比,原理易于理解,在实际中也很容易实现, 减少了计算量且提高了滤波精度. 相似文献