不确定交通流实时可视化及短时预测方法研究

构建可配置、易扩展、高开放性的交通流可视化平台的框架并实现基于可视化的决策分析,通过大数据平台处理、存储海量、高频率的交通数据支持下实现交通流信息实时可视化,为交通数据智能分析提供直观展示。在此基础上,提出针对短时交通流预测的思路和方法。

不确定强对流天气下动态改航路径规划

为了解决对流云团状态不确定条件下的改航路径规划问题,利用云团预测状态的不确定性测度和外推位置随机误差建立多雷暴云团的状态转移矩阵,用于预测改航路径规划网络的时变阻滞状态.以期望改航代价最小为优化目标,以航段连续性和最大穿越风险代价为约束条件,建立了动态改航路径规划模型.针对确定性和不确定性两种天气场景的16种初始状态,采用遗传算法对模型进行求解,结果表明,通过预测云团状态的不确定变化,改航路径能策略性地选择穿越初始状态不可航云团或绕飞初始状态可航云团.与确定性改航策略相比,绕飞距离减少了40%,穿越云团次数减少了30.8%,改航路径的安全性和经济性均得到有效改善.