守恒高阶交通流模型的相平面分析

在Lagrange坐标下,运用微分方程定性理论中的相平面分析方法,研究一个近期所提出的守恒高阶交通流模型的行波解.讨论系统的平衡点类型及其稳定性状态,分析相平面中的轨线全局分布结构,验证数值解与解析解的一致性.从而,能够较好地解释现实交通中的时停时走波和瓶颈处的振荡现象,表明所讨论的模型能够描述复杂的拥挤交通.

基于LSSVM的电梯交通模式的模糊识别

提出可以对电梯交通模式进行模糊识别的方法.采用最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归算法来学习2种交通模式的相对隶属度,通过相对比较法得到当前时刻所有交通模式的隶属度.介绍了LSSVM二值分类算法及传统的多值分类算法,分析LSSVM多值分类与函数回归的关系.分析结果表明,采用函数回归算法可以进行多值分类.若以交通模式的隶属度作为类标,则可采用LSSVM的回归算法来进行2种交通模式的模糊分类.为了提高LSSVM的线性度,分3步逐步细分电梯客流的交通模式.实验结果表明,采用该方法得到的各交通模式隶属度随时间的变化曲线与依据群控专家经验得到的曲线非常相似,识别结果的平均误差小于应用神经网络识别的平均误差,可将识别结果作为电梯群控系统的输入参数.