基于时间占有率分析的车辆折算系数研究

车辆折算系数是高速公路通行能力和服务水平研究的重要参数.在简要介绍国内外车辆折算系数计算方法的基础上,对时间占有率和车辆折算系数的关系进行分析,提出一种新的基于时间占有率的车辆折算系数计算模型.模型首先根据车辆速度和交通构成对交通检测数据进行分类,建立时间占有率、密度和交通量之间的相互关系模型;然后利用实测数据求得各模型的回归参数;进而采用微分比值的方法计算车辆折算系数.通过京津塘高速公路的数据验证,表明基于时间占有率分析的车辆折算系数能够反映车流中车型间的差异及相互影响,有助于特定交通流交通状况的分析.

基于时间占有率的短时交通预测模型

针对现有的交通预测模型大多以交通量为变量,而交通量作为二值函数,无法有效地判断道路交通是否处于交通顺畅或拥挤状态,采用时间占有率这一单值变量,建立了基于ARIMA(p,d,q)时间序列结构的短时交通预测模型。在建模过程中,以非参数检验法判定序列平稳性,AIC准则确定模型结构,最小二乘算法(LS)估计参数。以城市中心商务区交叉口为实例,对一个信号控制周期的占有率实测值进行预测分析。结果表明,时间占有率比仅仅用交通量更能描述交叉口的实际情况,且算法简单,精度高,适合于交通控制和信息诱导系统的实时在线预测。

基于占有率的信号交叉口引道延误推算研究

文章对引道延误和占有率分别进行了陈述,利用校验后的仿真模型,通过均匀设置在交叉口进口道的33个检测器,将进口道分为若干个小段,借助于检测器检测到的占有率和计算得到的车辆以自由行驶速度通过该检测段的时间,使用概念分析的方式推算车辆在每个断面的总延误,通过累加得到整个进口道的引道延误,结合每个周期的流量可以得到每周期的车均延误值。通过与仿真平台直接提取的延误值对比,得到延误估算的平均误差值为17.35%,即检测精度为82.65%,表明通过占有率推算进口道的延误具有较高的精度。

基于占有率的信号相位交通状态实时判别模型

在国内交通检测手段的现实背景下,各种道路交通状态判别模型的可靠性和实用性一直不足。因此基于车道战略检测器和战术检测器的时间占有率提出了一种新的实用的相位交通状态判别模型,其中包括检测器的布设,占有率阈值的确定,相位交通状态的判别方法。通过VISSIM4.2仿真实验证明,该模型可以准确地判定符合人们主观判断的相位交通状态,并且可以很好地应用目前普遍采用的检测手段,实用性强。

非法占有目的认定中的几个问题

通过对非法占有目的内涵的确立,对非法占有目的在司法实践中存在范围予以限定：当非法占有目的以隐形之形式出现时,具体应采用左顾右盼法、体系考察法、自我审视法进行判断,并对非法占有目的的形成时间予以限定。

城市道路交通管控时间与区域长度控制方法

道路交通是时空问题,交通流在时间与空间上应具有相关性,为指导城市道路交通管理,使城市道路交通流管控时间与管控区域长度精确化。从交通流参数、道路长度、交通运行时间之间的关系、时间占有率与空间占有率的定义出发,定义累计时间占有率与累计空间占有率,得出交通流在时间与空间上的等效性。在此基础上,建立了道路交通流时空关系模型,并将该模型用于计算管控时长与管控区域长度,通过实例验证,得出其可精确计算管控时长与管控区域长度,避免了管控资源的浪费。

棕头鸦雀育雏行为时间分配的研究

棕头鸦雀育雏行为时间分配的研究马世全（奉贤学区应用生物系）１９９４年４月２８日至６月４日，对上海技术师院（今上海师范大学奉贤学区）校园内的棕头鸦雀（Ｐａ，ａｄｏｘ。。。ｓｗ的ｂ地＂ｕｓ）育雏行为的时间分配开展研究．现将部分资料简报如下．ｌ巢区生态环境...

算法如何重塑劳动力剥削:对平台经济中劳动不可见化过程的审视

马克思认为,劳动力在劳动过程中的生产性消费是价值创造的主要来源。资本家试图掩盖并获得工人对生产过程的贡献,而工人力图使他们的贡献得到充分承认。因此,资本与劳动的对抗建立在无酬劳动时间的占有和剥削之上。在当代资本主义社会中,这种不可见化过程仍然是一种剩余价值获取的相关方式,尤其是在平台经济中,其特点在于通过算法进行远程但无处不在的控制。重新发现这种剩余价值获取方式及其在平台劳动中的表现,将有助于对工作过程转型和剩余价值创造之间的关系有一个新的认识。

城市快速路交通状态转变时刻确定方法研究

研究了城市快速路交通状态转变时刻的确定方法。在分析快速路拥挤状态和不拥挤状态交通流参数特性的基础上,根据Dganzo等提出的交通流参数调整累计曲线,设计了一种用于确定交通状态转变时刻的方法:利用流量和时间占有率两个参数的调整累计曲线来判定快速路交通状态转变时刻。论文利用北京快速路系统的调查数据检验了该方法,得出的交通状态转变时刻与实际情况相符,证实了该方法的有效性。交通拥挤转变时刻的确定可以应用于道路交通状态判别、交通波理论研究以及现有交通事件检测方法的技术评价。

结合信号控制的交通状态及其真实性判别方法

过饱和交通状态的判别是对过饱和交通信号控制的首要条件,提出了一种结合信号控制优化的交通状态及其真实性的判别方法,避免了由于交通信号控制不合理,尤其是协调控制不合理导致的"假饱和"。利用车头时距的方差和时间占有率作为判别参数结合周期内排队车辆的消散对交通状态进行判别。通过算例和仿真分析结果表明:该方法可以准确、有效地判断过饱和交通状态。

城市交通信息发布系统的设计与实现

为了克服城市交通信息发布系统只面向交通管理层的局限,提出了基于B/S的城市交通信息发布系统的设计,并根据北京市的实际情况,开发出一套面向广大交通参与者的WebGIS系统.该系统采用Struts+Hibernate+MapXtreme等流行技术,并采用时间序列ARIMA模型对城市道路的时间占有率进行预测,经实测数据验证,误差满足本系统要求.

基于形态学处理的突发信号宽带检测算法

在非协作通信中,确定突发信号的中心频率和起止时刻,是突发信号检测的主要任务。本文对突发信号的宽带时频图进行形态学滤波以及骨架提取,利用处理后的时频图信息进行信号的时间占有度统计,并以此确定突发信号中心频率;采用基于Goertzel算法的Power-Law检测器来实现突发信号的捕获;根据信噪比的粗估计采取合适的起止时刻检测方式,完成突发信号的检测。仿真结果表明,算法能够较好地确定突发信号的中心频率,提高起止时刻的检测性能。

冰雪融冻期车辆折算系数研究

本文将北方冬季的冰雪期分为初冻、冻结和融冻三个时期。在采集了非冰雪期和融冻期的车辆车道时间占有率数据的基础上,利用模糊动态聚类的方法分别计算出两个时期的车辆折算系数,并将非冰雪期的系数和《城市道路交通规划设计规范》作比较,论证了算法的合理性;最后比较分析了非冰雪期和融冻期车辆折算系数的差异,得出在这两个时期不仅车辆类型划分不同,而且折算系数也有很大差异的结论。

基于组合赋权法的城市交叉口交通状态评价

为提高城市交叉口交通状态综合评价结果的准确性和稳定性,选取交通量和时间占有率作为评价指标,将城市交叉口交通状态划分成畅通、轻微拥挤、拥挤、严重拥挤4种类别。分别利用熵权法、变异系数法、层次分析法及组合赋权法确定交通状态评价指标的权重,然后,以K-均值聚类法确定的评价指标的聚类中心为基础,采用线性内插法确定评价指标的隶属度函数,对城市交叉口的交通状态进行综合评价。最后,通过实例分析对模型性能进行验证。研究结果表明:基于组合赋权法确定权重的交通状态评价与基于单一方法确定权重的交通状态评价相比,精确性和稳定性更高,在实验数据中表现出更好的适应性;并且基于组合赋权法1(熵权法和层次分析法)的城市交叉口交通状态评价结果精确性、稳定性及适应性最高。

汽车单控制动装置研究浅析及其配件探索性设计分析

在汽车向着多功能化与高智能化发展的同时,不得不面对着愈来愈多的控制环节,思考是否它们已到达或超出人类机体所能控制的极限。虽然目前车体某些智能化装备能让人类从繁琐的控制中解脱一部分精力与体力出来,甚至做出人力所不能达的更快更好的控制,但是面对日益加大的车流量、日益提高的车速,以及单次驾车里程数和连续驾车时间的增高,驾车疲劳性与紧张性也就愈显突出。当这种疲劳与紧张超出人的耐力与反应时,也就不可避免地发生安全事故。简化控制就是在保证车身能够完成所有安全动作的有效时间范围内,而对人体提出的"捷径控制"要求,该要求不仅缩小了人控对这有效时间的占有比,而且还因为动作的简化而降低了人的疲劳性与紧张性。单控制动就是简化了驾驶员脚对踏板的控制动作,为目前驾驶员急需解决的一项安全行车,提供了一种较好的研究课题。

物联网智能交通拥堵判别算法的研究与实现

针对城市道路交叉口的常发性交通拥堵现象,依据RFID检测系统的特点,提出了一种基于物联网前端信息采集技术的交通流检测方法。并且对城市道路交叉口采集到的交通流量相对增量、车辆的时间占有率相对增量以及地点平均车速等信息进行了对比性分析和统计推导,从理论上论证了交通拥挤产生时的交通流特点,然后以此为基础给出了交通拥挤事件出现时的判别准则,构造出相应的拥挤检测指标及判别算法。最后利用Matlab编程再结合实际交通测量数据验证了算法的正确性。

战场电磁环境客观复杂性分析与评估

战场电磁环境具有客观复杂性的特点,总体表现为空域上纵横交错、时域上动态变化、频域上密集交叠、能域上强弱起伏等特点。构建了用于描述战场电磁环境"四域"特征指标,给出了指标计算方法,根据战场电磁环境客观复杂性的定级标准,即可概略得出战场电磁环境的复杂程度。研究成果对复杂电磁环境问题研究具有实用价值。

基于动态时间占有率的交通拥挤效率分析

基于动态时间占有率研究交通拥挤效率,采用动态时间占有率模型对北京二环和美国高速公路的交通流数据进行了对比分析,分析结果表明北京二环虽然经常发生交通拥挤,但是拥挤的效率却比较低,具备较大的通行潜力,这一点正好与美国高速公路相反。研究结果表明我国一些交通拥挤路段有很大的潜能可以挖掘。

基于区域密度的交通拥堵判别方法

本文通过对交通流进行特征提取和状态的划分,建立了交通流判别准则.同时提出一种交通拥堵程度的智能判断方法,该方法以区域密度作为判别交通流状态的主要特征值,辅以时间占有率,结合空间和时间维度来判断当前道路的拥挤程度.仿真实验说明该方法具有较好的准确性和客观性.

一种拥挤情况下的交通事件检测方法

交通状态由畅通转入拥挤过程中和交通拥挤的时候容易发生车辆刮蹭、碰撞等交通事件,进一步减小道路的通行能力,加剧了交通拥堵。针对这种情况提出一种快速识别方法。通过统计累加方法获取并更新背景,并由背景差法获得前景点。在一个车道上设置不同区域获得时间占有率,并对一定时间内的前景点进行统计。当某一区域的前景信息与其他区域的前景信息不一样时,判断此区域内发生交通事故。实验表明所采用的方法能比较准确地获取前景信息,较好地检测出拥挤情况下的交通事件。