基于PSR-AHP的小区开放对道路通行影响评价

针对小区开放对周边道路通行能力影响的问题,构建基于“压力-状态-响应”( PSＲ: Pressure-State-Ｒesponse) 模型的小区开放对道路通行影响评价指标体系,运用层次分析( AHP: Analytic Hierarchy Process) 确定指标权重,引入综合指数法进行小区开放对道路通行影响综合评价。选取A 类和B 类小区作为研究对象,利用VISSIM 仿真软件对两种类型小区周围的道路与交叉路口的车辆通行情况进行仿真。仿真结果表明,A 类小区开放降低周边道路通行能力,B 类小区开放提高周边道路通行能力。研究结果可为交通管理部门对小区是否全面开放提供理论参考。     

丝绸之路经济带交通基础设施与经济发展关系研究

"丝绸之路经济带"作为我国全方位对外开放的新战略,是以包括公路、铁路、机场以及能源和互联网在内的基础设施为纽带,以纽带间的互联互通为前提和基础的新型区域合作。其建设的核心是加强各省区的社会经济联系、推动各省区之间及各省与经济带沿线国家在人流、物流、资金流及信息流之间的有序流动,而这些流的物质承载基础就是交通基础设施。本文基于交通运输与区域经济发展理论、交通经济带理论,并运用计量经济学的相关知识,定量分析了丝绸之路经济带沿线九省交通基础设施与地区经济发展间的相关关系。研究发现,丝绸之路经济带交通基础设施每增加1%,地区生产总值相应增长1.4324%,丝绸之路经济带沿线省份交通基础设施对地区经济发展有着正向推动作用。     

基于二维路由的流量工程解决方案

流量工程是应对互联网规模和流量高速增长的必要方法,高效的流量工程受限于流量矩阵的测量和已有路由设备转发能力.结合上述挑战提出了基于大流调度的二维路由流量工程方案,建立了描述二维路由大流调度问题的数学优化模型,使用改进的随机取整算法求得问题的近似解.实现了基于Quagga的二维路由大流调度的原型系统,使用扩展链路状态通告下发路由决策信息.真实实验证明,系统能够实现大流的快速调度.仿真实验结果表明,基于二维路由的大流调度明显优于基于传统一维路由方式的大流调度,并且前者能够达到接近最优的调度结果.真实实验和仿真实验证明,该方案不仅仅实现了更为细粒度的流量调度,而且具有更好的可扩展性以及更低的转发流表开销.     

高速公路分车道荷载差异及其响应特性

为研究我国高速公路各车型分车道行驶的交通规则对分车道荷载及其响应的影响,选取实测的单向两车道、三车道和四车道的动态称重(WIM)数据,首先统计了各车型对车道的选择概率;然后,对比了分车道交通流量及荷载分布的差异;最后从车重极值、荷载响应极值、荷载响应损伤累积三方面研究了分车道行驶对桥面结构局部设计、桥梁整体设计和桥梁疲劳设计的影响.研究表明,各车型对车道具有特定的选择概率,分车道在车型组成、交通流量及荷载分布上显著差别.不同车道数时,分车道的外推车重极值存在差别,桥面结构局部设计用车辆荷载模型应据此进行车道修正.分车道荷载响应极值的比值及等效应力幅的比值均不为1,说明分车道最不利荷载响应及疲劳损伤累积效应都不相同,桥梁的整体设计和疲劳设计应该考虑这些特性.     

高速公路平曲线标志标线组合设计评价指标

基于驾驶模拟实验数据,结合驾驶员在高速公路平曲线的运行速度特征、转向特征与行驶轨迹特征,选择速度、方向盘转角系数与横向位置数据构建了高速公路平曲线标志标线组合设计的合理性评价指标与有效性评价指标.其中,合理性评价指标包括转向位置的合理性评价与驾驶负荷的合理性评价,采用小波分解的方法对方向盘转角系数进行多层分解,获取驾驶员转向起终点位置与高频能量,通过驾驶员转向起终点与直缓点/缓直点的距离进行转向位置的合理性评价,通过高频能量比进行驾驶员操作负荷的合理性评价.有效性评价包括运行速度控制的有效性与车辆横向位置控制的有效性,通过平均速度、运行速度与车速离散度进行速度控制效果的评价;通过平均换道次数、平均压线行驶距离进行车辆横向位置控制的有效性评价.通过实例应用验证了研究标志标线组合设置的必要性与评价指标的有效性.     

基于多源浮动车数据融合的道路交通运行评估

针对当前出租车浮动车数据覆盖范围和数据质量不足的问题,在现有数据特征分析的基础上引入百度手机导航和公交车浮动车导航数据,面向道路运行评估和拥堵管理提出了基于出行时间的交通运行指数算法和一种基于出租车、百度、公交车多源浮动车数据融合的道路交通运行评估方法,构建了多源数据融合规则和融合算法.以深圳为例进行了融合效果分析,结果表明所提出的多源数据融合方法效果显著,很大程度上提高了融合结果精度、数据覆盖率、数据可靠性和数据样本量,最后提出了主要应用方向和初步应用效果,能够为国内外城市开展交通运行评估工作提供借鉴.     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性.     

基于免疫遗传算法的道路交通标志图像分割

针对道路交通标志图像分割的问题,提出了一种基于免疫遗传算法的实现方法。该算法利用免疫遗传机制,将图像的最佳阈值作为要求的解,设计了适合问题求解的抗体编码方式、克隆算子和免疫选择算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效地求得道路交通标志问题的最佳阈值。通过与传统遗传算法、改进遗传算法进行对比实验,更好地说明了本算法能够对图像分割得到较为满意的结果。     

基于传输贡献矩阵的城市路网节点重要性评估方法

 在城市道路中,通常采用交叉口流量或道路连接数等单一指标确定路口重要性,很难保证突发事件下道路网络运行的可靠性。鉴于城市道路网络的无标度特性,以交通阻抗为权重,将城市道路网络抽象为加权网络,提出节点重要度传输贡献矩阵方法,评估道路交叉口重要性。该方法综合考虑交叉口所处路网位置、道路连接数及关联路段交通阻抗,采用节点效率值表示其位置信息,通过融合节点度值和交通阻抗值,构建交通信息传播过程中节点之间的重要度关联,以表示相邻路口间重要性依赖关系。以天津市区域路网为例计算各交叉口重要度,采取连续移除重要节点方式,模拟连锁故障过程,并将结果与节点收缩法进行对比。实证分析表明：在移除最重要的8个节点后,路网最大连通子图规模较节点收缩法降低9.10%,验证了该方法的有效性。     

互联网能耗和性能优化的权衡模型

互联网能耗和性能互为矛盾已经成为网络研究人员的广泛共识. 目前的研究方法通常仅将其中一个方面作为主要问题，而将另外一方面作为次要问题来解决. 因此，如何将互联网能耗和性能作为同等重要的指标进行协同优化，是本文所要研究的问题. 本文提出了一种通用优化模型来实现减小互联网能耗的同时提升网络性能. 为将其应用于实际，本文通过引入并定义代价函数和功率-带宽函数，将该通用模型具体化为一个线性规划模型. 评估结果显示，该线性规划模型的最优解能够同时降低网络的最大链路利用率和能耗，并且使得这两者中的每一个指标均近似于对其进行单一优化的模型的最优解，从而实现了对网络能耗和性能的协同优化. 与当前互联网相比，在最大链路利用率方面，本文所提出模型的最优解最多可将其减小60.6%，最少减小45.8%；在能耗方面，该模型的最优解最多可将其减小83.3%，最少减小56.7%.