支持向量机在交通流量实时预测中的应用

实时、准确的交通流量预测是正在发展的智能交通系统的关键问题之一,对于交通控制和交通流诱导都有着直接的影响。提出一种基于支持向量机的交通流量实时预测模型,通过采用序贯最小优化算法,能够实现对交通流量的有效预测。应用实例表明,支持向量机具有良好的泛化性能,在输入信号混有10%噪声的情况下,支持向量机的鲁棒性更好,预测的平均误差为4.25%,预测结果优于BP神经网络和动态递归神经网络。

考虑前后车辆综合信息的耦合映射跟驰模型

基于智能交通诱导信息考虑前方多辆车,司机又通过后视镜考虑后方车辆,提出一种改进的耦合映射跟驰模型,用于描述单车道的交通流的动力学特性及其拥堵控制.利用离散延迟反馈控制动力学模式,通过调整模型中控制参数给出了抑制交通拥堵的策略.利用反馈控制理论,导出了在头车速度发生变化时,交通流保持稳定性的条件.分析结果表明,考虑前后方更多车辆的信息对交通流有致稳作用,亦即稳定性条件明显减弱.数值模拟证实了理论分析的正确性,通过与前人相关工作的比较得知,考虑前后方车辆的信息能够更有效地抑制交通拥堵.

基于汽车道路作用空间与公路车辆当量换算系数的研究

以运行车辆为质点,提出采用汽车道路作用空间的物理分析方法来研究车辆当量系数换算问题。建立了车辆道路作用空间模型,通过大量试验数据分析和应用随机场论的分析方法,研究确定了汽车在运行过程中所表现出的横向、纵向道路作用空间特性以及与道路、交通和车型等相关因素的定量数值,并由此推算出了基本车辆当量换算系数,和基于不同公路服务水平条件下的车辆当量换算系数。

一种基于自由流车速的交通数据检验方法

首先是基于理论上的猜测,依靠统计学对于固定路段的"自由流车速"进行了稳定性分析和验证,得到了固定路段的"自由流车速"是一个稳定值的结论;然后根据这一具有稳定性的交通参数,采用阈值限定和聚类的方法对疑似问题检测线圈进行了排查,并结合常理初步制定了判断规则;为了证实该规则是否有效,有针对性地进行了实验设计;并通过多次不同情况下的实验对判定规则进行了检验和调整;最后对各次的实验结果进行了分析,归纳出了可靠的问题线圈判定依据.实验结果表明,在海量交通数据积存的基础上,利用该方法对可能有问题的检测设备进行甄别具有可行性和科学性.

书法中的悲与喜——从“悲剧性”和“心流”的角度解读书法史

历代书论中深入探讨书法之悲与喜的内容很少,本文结合中西美学范畴知识,从悲剧性包含的多个类型诠释书法史上的代表书家和作品,梳理出书家悲剧精神的渊源以及在形式表达上的特点与创造过程。援用儒道思想探究书法之喜背后的审美需求与人生理想,并借鉴现代心理学的“心流”理论,揭示其中的深层心理动力。

基于LFAP的网络流量统计分析系统的设计与实现

针对城域网网络设备与流量监测需求,提出了构建一个基于LFAP的网络流量统计分析系统的解决方案,分析了该系统的网络结构与实现方案,并重点介绍了流量采集、流量统计分析、系统管理等主要模块的设计与实现。

遗传算法在城市单交叉路口信号动态控制中的研究及应用

提出一种实时遗传算法优化配时控制方法,对单交叉路口多相位交通流建立一种实时动态模型,根据不同时刻的不同车流量,选择最优相位配时和相位顺序,通过对本周期及前一周期的车流量进行实时测量,采用线性预估方法,对下一周期的车流量进行预估,以最大通行能力为路口模型控制性能指标,从而确定下一周期的相位配时方案。最后在原模型的基础上作为改进模型的例子融入了延误时间,得到了新的目标函数。采用C语言编程进行实时仿真试验,结果表明,算法实时性好,运行稳定。