基于跟驰数据采集分析的各异性跟驰模型

基于模型参数的相关性提出了特征因子的概念,在此基础上提出了一种基于跟驰数据研究车辆及驾驶员特性的方法,方法包括:跟驰数据采集、数据处理和参数标定、参数相关性分析、特征因子计算、特征因子分布研究。当特征因子分布状况已知时,可以通过特征因子和模型参数的换算实现基于车辆和驾驶员特性的交通仿真。对在南京市采集的跟驰数据进行分析处理,研究了跟驰模型参数间的相互关系,以优化速度模型(OV)和智能驾驶模型(IDM)为例实现了基于跟驰数据的车辆和驾驶员特性的描述和分析。     

改进的基于安全距离的车辆跟驰模型

由于经典的基于安全距离的车辆跟驰模型Gipps模型要求车辆行驶时恰好与前车保持安全距离, 这是一个对车辆跟驰行为过分严格的约束, 不符合实际情况, 根据实际情况提出车辆跟驰距离是有关安全距离和前后车相对速度的函数, 并据此建立了改进的基于安全距离的车辆跟驰模型.NGSIM数据经过处理后被用来标定Gipps模型和改进后的模型, 在标定结果的基础上对模型进行了统计意义上和仿真预测能力上的模型评价.结果显示:改进后的基于安全距离的车辆跟驰模型比Gipps模型有更高的仿真精确, 可以再现出宏观交通中的稳定交通流和冲击波等常见的交通现象, 并且改进模型在一定程度上使交通流变得更加稳定.     

车辆跟驰的分子动力学特性及其模型

应用分子动力学研究了车辆跟驰特性,探索了车辆跟驰的需求安全距离及其应用模型构建。通过赋予跟驰模型多个刺激项的反应权重,运用数学演绎方法,推导出驾驶员对各种刺激反应同向性的状态方程。在此基础上提出了描述跟驰变化过程的分子跟驰模型。数据验证和试验对比分析结果表明,分子跟驰模型对跟驰状态的描述更加全面和贴切,弥补了速度跟驰模型的不足,完善了交通流跟驰理论。     

基于FVD模型的各异性跟驰模型

基于不同气质类型驾驶者的行为差异分析,建立了跟驰模型参数与驾驶人气质状况之间的关系,通过引入气质激进度变量,将跟驰模型参数表达为气质激进度的函数,并在改进FVD模型的基础上,提出了体现驾驶人行为差异的各异性跟驰模型。该模型克服了传统规范模型无法描述驾驶者个体行为差异的缺点。数值模拟实验结果表明该模型能够成功地模拟稠密交通流中小扰动传播演化结果的随机性现象。该模型结构简单,且参数易于确定,一方面为驾驶行为各异性的建模建立了理论基础,同时也为微观交通流动态随机特性模拟提供了一般性的方法。     

基于分位数回归的随机优化速度跟驰模型

为了研究交通流异质性对车辆跟驰行为的影响,基于分位数回归方法改进优化速度函数.根据实际交通流数据对改进的优化速度函数进行参数标定,并对参数结果进行假设检验,结合改进的优化速度函数和全速度差跟驰模型建立随机优化速度跟驰模型,利用傅里叶变换理论推导跟驰模型的稳定性条件,并搭建环形车道仿真平台对跟驰模型进行数值实验.结果表明：改进的优化速度函数能更好地反映交通流异质性对交通流的影响;单一分位点车队达到稳定状态的时间与分位点呈正相关;多分位点组合车队随着0.5分位点车辆数的增加,达到稳定状态的时间减少.提出的多分位点车队相比于单一分位点车队可以更真实地反映交通流复杂的运行状况.     

基于驾驶员视角变化的跟驰模型研究

在跟驰过程中,后车驾驶员都是通过人体感觉器官获取前方邻近车辆速度或位置的变化信息来调整本车的运动,但是这些信息刺激只有超过特定阈值才能被后车驾驶员感知并做出反应.从驾驶员视角变化的潜在因素出发,以感知阈值作为驾驶员反应的临界条件为前提,并针对前车不同行驶工况下,建立基于驾驶员视角变化的车辆跟驰模型,得到相应情况下后车跟随加速度的表达式.分析结果表明:前车行驶状态与两车相对速度差的不同,后车跟随加速度也不相同,更符合实际交通流特征.     

基于车辆跟驰模型的交通流动力学模型

在车辆跟弛模型的基础上,采用微观和宏观相结合的方法,提出了一种新的交通流动力学模型.该模型能够克服现有动力学模型中存在的一些问题,如避免了车流在堵塞密度附近发生扰动而出现超过堵塞密度的现象.通过算例的设计,作者还对不同情况下的交通流进行了数值模拟,结果显示模型具有良好的数值模拟功能,从而证明了其理论意义和实用价值.     

车辆跟驰模拟模型的建立

在微观交通流模拟中,由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确模型,本文以期望间距为基准参量,考虑驾驶员的心理和生理因素,建立了车辆跟驰模型,为研究驾驶行为提供了一种新的思路。     

人工神经网络及粒子群优化算法在跟驰模型中的应用

在车辆跟驰现象中,驾驶员-车辆系统可视为一个非线性的动态系统,而人工神经网络(ANN)是开发非线性系统模型的有效工具,采用ANN技术建立了车辆跟驰模型,开发了基于粒子群优化(PSO)算法的ANN训练算法。测试结果表明,基于神经网络的跟驰模型比传统模型具有更强的鲁棒性,基于PSO算法的ANN训练方法能够避免陷入局部最优。     

考虑侧向偏移的车辆跟驰行为建模及仿真

为了描述真实交通环境中车辆交错跟驰的现象,在全速度差模型的基础上引入了视觉角和侧向偏移角的概念,采用侧向偏移角变化率作为衡量车辆横向运动的关键参数并建立了考虑侧向偏移的车辆跟驰模型。通过线性稳定性分析得到了新模型的稳定性条件。理论分析和数值仿真结果表明:改进模型能够有效地描述车辆交错跟驰行为对交通流稳定性的影响,侧向偏移会减少交通流稳定区间,更容易使稳定车流变成时走时停交通流。     

Detailed string stability analysis for bi-directional optimal velocity model

The class of bi-directional optimal velocity models can describe the bi-directional looking effect that usually exists in the reality and is even enhanced with the development of the connected vehicle technologies. Its combined string stability condition can be obtained through the method of the ring-road based string stability analysis. However, the partial string stability about traffic fluctuation propagated backward or forward was neglected, which will be analyzed in detail in this work by the method of transfer function and its H∞ norm from the viewpoint of control theory. Then, through comparing the conditions of combined and partial string stabilities, their relationships can make traffic flow be divided into three distinguishable regions, displaying various combined and partial string stability performance. Finally, the numerical experiments verify the theoretical results and find that the final displaying string stability or instability performance results from the accumulated and offset effects of traffic fluctuations propagated from different directions.     

Active suspension with optimal control based on a full vehicle model

The 7-DOF model of a full vehicle with an active suspension is developed in this paper. The model is written into the state equation style. Actuator forces are treated as inputs in the state equations. Based on the basic optimal control theory, the optimal gains for the control system are figured out. So an optimal controller is developed and implemented using Matlab/Simulink, where the Riccati equation with coupling terms is deduced using the Hamilton equation. The all state feedback is chosen for the controller. The gains for all vehicle variables are traded off so that majority of indexes were up to optimal. The active suspension with optimal control is simulated in frequency domain and time domain separately, and compared with a passive suspension. Throughout all the simulation results, the optimal controller developed in this paper works well in the majority of instances. In all, the comfort and ride performance of the vehicle are improved under the active suspension with optimal control.     

基于web挖掘的个性化远程教学模型研究

提出一种基于web挖掘的个性化远程教学服务系统模型,重点阐述模型结构及功能,并介绍所用到的关键挖掘算法.该系统能充分利用网站上积累的web日记、学生行为及学习成绩记录等信息,通过数据挖掘技术发现用户频繁访问路径、频繁项目集及关联规则模式,自动调整学习者的学习计划和进度,呈现个性化的学习内容,创建自适应教学网站,满足各类学习者需要.     

一种基于RFID的安全巡检模型

针对很多基于RFID的安全巡检系统缺乏具有普遍指导性系统模型的问题,通过对巡检系统进行模块分解、计划元素的定义和规范约束条件,提出了一种具有一般性的安全巡检模型.在对模型进行较完整的形式描述基础上,给出了重点算法,即事件匹配算法,并对相应的责任事故和隐患问题提出了评价方法.经过仿真实验,证实了模型和算法的正确性,该模型对基于RFID的巡检系统具有指导作用,给出的执行结果评价方法有利于调整计划,提高系统的安全性.     

基于ARIMA-ANN的大坝安全监控模型

坝体的变形能反映建筑物的运行状况,受各种复杂因素影响,坝体变形监测数据是一个不平稳的时间序列.基于传统时间序列不能解决非平稳数据,使用自回归求和滑动平均序列建立模型,结合工程实例进行坝体变形监测数据的拟合与预测,并用BP神经网络进行误差预测,得到最终预测值.经过实际大坝的数据建模检验,建模方法可行,预测结果精度高,在大坝安全监测中具有较好的实用性.     

Critical safe distance design to improve driving safety based on vehicle-to-vehicle communications

A critical safe distance （CSD） model in V2V （vehicle-to-vehicle） communication systems was proposed to primarily enhance driving safety by disseminating warning notifications to vehicles when they approach calculated CSD. By elaborately analyzing the vehicular movement features especially when braking, our CSD definition was introduced and its configuration method was given through dividing radio range into different communication zones. Based on our definition, the needed message propagation delay was also derived which could be used to control the beacon frequency or duration. Next, the detailed CSD expressions were proposed in different mobility scenarios by fully considering the relative movement status between the front and rear vehicles. Numerical results show that our proposed model could provide reasonable CSD under different movement scenarios which eliminates the unnecessary reserved inter-vehicle distance and guarantee the safety at the same time, The compared time-headway model always shows a smaller CSD due to focusing on traffic efficiency whereas the traditional braking model generally outputs a larger CSD because it assumes that the following car drives with a constant speed and did not discuss the scenario when the leading car suddenly stops. Different from these two models, our proposed model could well balances the requirements between driving safety and traffic throughput efficiency by generating a CSD in between the values of the two models in most cases.     

基于动态反应时间的全速度差模型

为了描述真实路网交通流的跟驰行为,将车辆状态分为强跟驰、弱跟驰和自由行驶3种状态,考虑驾驶员对于不同间距的反应时间的差异性,提出了间距与速度差敏感系数函数,构建了基于动态反应时间的全速度差模型,并通过线性稳定性分析得到模型的临界条件。利用Matlab进行数值仿真,分别验证了模型在车辆启动加速、车辆避险减速和交通流从自由流状态向拥堵状态演变3种环境下的准确性,并与最优速度模型(OVM)和全速度差模型(FVDM)进行对比分析。结果表明:本文模型的启动延迟时间为1.5s,拥堵传播速度为17.76km/h,减速性能比FVDM模型提升了25%,本文模型能更有效地接近交通流的稳定状态。     

VaR风险控制的银行资产负债管理优化模型

以资产组合收益率的波动为标准反映风险,在既定的组合收益率下,以组合风险最小为目标,以VaR风险收益率为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,建立了银行资产负债管理优化模型.本模型的特色与创新为以收益率最大损失的形式、而不是收益额的形式来反映VaR,使组合决策更为方便;运用资产负债管理比率建立约束条件,控制流动性风险;以VaR约束保证既定收益率选取的合理性,使资产配给的风险限定在银行的承受能力范围内.     

一种基于模型距离的改进的说话人识别技术

提出了一种测量高斯混合模型距离的方法。基于此方法提出一种改进的说话人识别系统:首先从语音中提取几种参数;再分别训练高斯混合模型;然后选择使说话人辨认系统模型平均距离较大的那种特征参数的高斯混合模型,作为该说话人的训练模型;最后在识别时提取此种特征参数进行识别。本文仿真了两种不同模型平均距离的特征参数的正确识别率。实验结果表明:对说话人辨认系统来说,采用使模型平均距离较大的特征参数,所对应的识别性能较好。