基于信息丢失概率的停车场信息获取算法

随着城市私家车数量的增加,实时获取停车场信息对减少交通拥堵与无效巡游具有重要意义。为此,在含有不同车型的混合网络下,提出一种基于最小信息丢失概率的停车场信息传输算法BMILP,并在该算法的基础上,设计具有停车需求的私家车处于不同道路模式下获取停车场信息的方法。实验结果表明,与BOPBR算法相比,BMILP算法能够降低停车场信息在传输过程中的竞争概率并缩短信息传输时延。

基于隧道测试法的分车型车辆来源PM2.5排放研究

针对华北地区城市秋季霾事件频发的现状,出于改善华北城市空气质量和完善车辆排放控制政策的目的,从理论与实践相结合的角度,提出了适用于非霾事件和霾事件两种气象条件下,测算不同类型车辆来源颗粒物排放因子的多元回归模型。利用9台基于激光散射法的颗粒物监测设备,在前人搭建的标定试验平台的基础上,收集了霾事件下颗粒物浓度数据,并对比参考仪器数据,建立该气象条件下标定颗粒物监测设备的指数模型,分析表明:模型的拟合优度范围在(0.81~0.93)内。同时按照霾事件发生的定义对收集的颗粒物数据、交通信息数据和气象数据进行分类,并将试验时段内经过隧道的车辆分为轻型汽油车和重型柴油车两类,利用隧道测试法和多元回归分别建立两种气象条件下的各类车型PM2.5排放因子测算模型,根据最小二乘法估计模型参数及误差,两套模型的拟合优度分别为0.76和0.94。将获取的LDV和HDV的排放因子与境内外已有研究进行对比评估,其结果符合当前华北地区城市车辆排放现状。