基于简化路网模型的城市实时路况监控方法

在城市实时路况监控中,因交叉路口延误时间的采集困难、计算模型复杂,导致路况判别失准。针对该问题,提出了一种基于简化路网模型的实时路况判别方法。该方法通过在道路通行数据采集时将各种类型的交叉口都抽象为一个节点,并将在交叉口的延误时间计入相连道路的通行时间,然后在监控时针对不同类型节点进行反推计算,获得普通道路、环道以及立交桥的路况状态,实现实时监控。最后通过对城市实时路况监控的仿真实验验证了方法的有效性。

针对简化路网的基于序列的双向合并地图匹配算法

简化路网具有结构简单、算法运行速度快的特点,对地图匹配算法的基础研究具有应用价值。本文针对简化路网的GPS轨迹数据地图匹配问题提出了一种基于序列的双向合并算法。实验结果表明:本算法不仅具有较好的匹配度,还优于现有的Passby算法和增量算法,并且在匹配过程中解决了遗漏路段和极值等错误问题。所以,本算法对于实际路网的地图匹配具有较好的借鉴作用。

用振荡法解大规模路网上的空车调配问题

针对大规模路网上的空车调配问题 ,提出了一种网络变换方法 -振荡法。计算空车调配方案时 ,为了压缩参与计算的支点数量 ,要把中间站上的空车流 ,按照区段上的空车排空方向 ,归并到相应的支点站上去 ;但是 ,某区段上的空车排空方向 ,在最优空车调配方案确定之前 ,是无法知道的。振荡法是在事先不知道某个区段空车排空方向的前提下 ,预先人为指定该区段的空车排空方向 ,作为初始方案 ,使得区段上中间站的空车流 ,能够按照一定的原则归并到前方技术站 ;然后对初始方案进行计算 ,对区段空车方向不断进行调整 ,反复振荡 ,反复计算 ,直到指定的空车方向与计算结果相符合时为止。

大规模路网铁路重空车流调整研究

针对目前计算机无法在有限时间内对大规模路网车流调整进行精确求解的问题,提出了解决大规模路网车流调整的新算法.首先提出快速简化路网的拉手法,然后依据最优车流径路将非支点站的重车流归并形成各支点车站间重车流,接着根据铁路局(公司)的装卸车计划,得到各车站的产生或者需要的空车量,并采用求解运输问题的表上作业法得到空车OD量.以我国济南局路网为例,在matlab环境下,对本文提出算法的有效性进行模拟试验.结果显示:采用本方法进行车流优化调整,实现了有限时间内精确求解大规模路网车流调整的问题,为铁路行车调度部门及时有效地调配车流提供计算机解决方案.

基于GPS终端的实时路况信息采集方法研究

浮动车的实时路况信息采集存在采集内容复杂、信息不准确等问题。为此,提出一种基于GPS终端的实时路况信息采集方法。采用面向简化路网模型的采集方法,只考虑路段行程时间与路段中途停车时间,将GPS终端替代服务器负责采集内容和地图匹配。实验结果表明,与传统的基于服务器端采集方法相比,该方法能使采集内容更简单,采集信息更准确,可减轻服务器端的高负荷,便于采集信息的传输。

基于蚁群算法的聚类优化

为解决大型网络中的最短路径问题,基于蚁群算法进行聚类优化研究。结合蚁群算法和聚类算法,将网络分割成若干个小网络后进行处理并合成,同时在过程中直接简化网络,透明化无意义的点。实验结果表明,优化后的算法能准确获得所要求的最优解,具有较快的收敛速度。