基于卡尔曼滤波交通预测的交叉口时空优化

交通拥堵已成为国内制约经济发展、加重环境污染、影响出行效率的重要因素,如何在现有的道路条件下更高效的完成出行是解决拥堵问题的主要思路。本文基于时空上的交通历史数据及实时检测数据,通过卡尔曼滤波进行短时交通预测,再根据预测出的交通流量对交叉口设置可变车道并优化信号配时,最后使用VISSIM软件对预测流量下优化后的交叉口进行交通仿真。分析结果显示:该方法可有效的提高交叉口服务水平、减小车均延误及排队次数。

基于非参数回归预测下的干线协调控制研究

城市干线协调控制是智能交通研究的关键环节。由于交通流是一个时变的、复杂的非线性系统,具有高度的不确定性、随机性,因此很难建立准确的模型,针对这一问题,本文采用非参数回归预测的方法对交通量进行预测,并运用到干线协调控制中,根据预测出的各交叉口短时交通量对干线协调控制进行配时设计。通过仿真表明,该方法能有效减少交叉口平均延误。

高校新教师教学能力提升途径与保障措施研究

为了尽快提高高校新教师的教学能力,从教学能力培训、教学质量控制、自身教学实践和保障措施及建议四个方面探讨了高校新教师教学能力提升途径与保障措施。首先,教学能力培训应该从各学校自行安排改至线上培训形式。其次,提升教学能力的终极目标是提高教学质量,通过对教学质量控制可以将发现的问题反馈给新教师。再次,教学能力的提升需要不断地进行教学实践,高校新教师通过教学活动循环与教学经验的总结,能够不断提升自身的教学能力。最后,教育主管部门和学校应该制定可行的保障措施,促进高校新教师能力快速成长。