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针对精确搜索算法在动态路线导行决策支持系统中的不足,通过对PAPAGEORGIOUS模型假设进行简化,提出了更为合理的动态路线导行目标函数,然后采用一种启发式搜索算法--模拟退火(SA)算法,对路线导行初始交通数据进行训练,结果显示这种算法在动态路线导行建模中达到的精度是传统分析技术所无法比拟的。 相似文献
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混合交通均衡配流模型及其算法的研究 总被引:13,自引:5,他引:13
Wardrop用户均衡UE交通分配方法是城市规划实践中广泛应用的交通根本方法,然而,文盲并不于我国机动车与非机动车混合行驶的城市交通规划。因此,根据机动车与自行车交通流之间作用机制的解释,建立了混合式UE分配模型及其算法。 相似文献
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为了解决含有禁行路线路网中的最优路径求解问题.研究了含有装行路线路网的特点.建立了数学模型。通过路网转化法把含有禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网.降低了最优路径求解的难度。采用邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵表达路网中结点和路段的拓扑关系,减少了路网的存储空间。用动态邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵对经典的Dijkstra算法进行了改进,节省了计算机存储空间、提高了计算效率.并给出了基本算法。将所研究的路网转化方法和改进的Dijkstra算法应用于所研发的车辆诱导系统软件,并进行了实际测试。测试结果表明.府用该方法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径.且运算效率较高。 相似文献
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包含禁行路线路网的最优路径HNN算法 总被引:1,自引:1,他引:1
为了解决包含禁行路线路网的最优路径快速求解问题,研究了不含禁行路线路网和包含禁行路线路网的特点,建立了相应的路网数学模型。通过路网转化法把包含禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网,降低了最优路径求解的难度。研究了霍普费尔特神经网络(Hopfield Neural Network,HNN)的特点,设计了适合求解路网最优路径的HNN算法,在算法中采用动态邻接矩阵,节省了计算机内存,减少了运算时间。将所研究的路网转化方法和设计的HNN算法应用于所研发的车辆诱导系统中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该方法能够在包含禁行路线路网中求解最优路径,且比经典算法的运算效率高。 相似文献
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多模式的城市混合交通均衡配流模型及算法 总被引:11,自引:2,他引:11
针对我国城市交通的实际情况,配方考虑了3种基本的交通方式以及它们之间的运量需求分离关系,分析了3者的均衡配流原则。在此基础上,建立了一个多模式的城市混合交通均衡 流模型,并给出了相应的算法,最后用一个数值例子加以验证。 相似文献
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在交通诱导系统向出行者发布一致性路网信息的情况下,假设出行者的路径选择行为随历史经验和交通信息的更新而不断调整,考虑出行者的路径选择行为和对诱导信息的信任决策,提出一个交通流逐日演化模型.在该模型中,根据信任决策不同,将出行者分为两类,即信任路径诱导信息的出行者和不信任路径诱导信息的出行者.其中,信任诱导信息的出行者比... 相似文献
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在用户平衡(UE)和系统最优前提下,借助于Share需求模型,提出了基于四阶段法的交通需求预测组合模型,克服了传统四阶段法中由于各个阶段相对分割和独立,造成的人力物力耗费巨大,预测工作量大的弊端.对于交通预测的实际工作具有指导性作用. 相似文献
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提出一个适用于多OD对网络的基于动态用户均衡的同时路径和出发时间选择模型,用一个非减的分段线性函数构建了隐含先进先出条件的路段走行时间函数,并按各个路径和出发时间方案的流量的平均值来计算该路段走行时间函数,使得给定一个OD对的总需求和理想到达时间,模型可以确定出行者的选择路径和出发时间方案,方案确定后,没有人能够通过单... 相似文献
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路径诱导系统是智能运输系统最具代表性的一个功能子系统。本文设计了一种基于Internet目前广泛使用的OS-PF(Open Shortest Path First)路由选择协议的诱导系统。该系统由交通网络和相应的诱导数据网络组成;数据网络系统包括带有无线接入单元的交叉口诱导设备和连接诱导设备的数据链路。交叉口诱导设备之间通过泛洪过程交换实时的路段状态信息,使用最短路算法计算诱导方案。车载诱导单元使用IEEE 802.11无线局域网协议通过无线接入单元找到距离最近的交叉口诱导设备,通过发送路径请求报文和接收路径应答报文获得最短路径。分析表明,基于OSPF协议的路径诱导系统具有收敛快、可靠性强、可扩充性好以及成本低等特点。该方法为我国交通流诱导系统的研究提供了新的思路。 相似文献
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针对我国机动车与非机动车混合行驶、相互干扰的混合交通机制,把机动车和非机动车的相互影响因素考虑到交通阻抗函数中,在此基础上,建立混合交通UE分配模型及其算法。最后,将该算法运用到云南省保山市隆阳区的局部路网中。 相似文献
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针对现有端到端自动驾驶网络对于类人驾驶行为与思维特征模拟不足的问题,从类人驾驶特征出发,设计了一个包含时空特征、历史状态特征及未来特征的端到端类人驾驶控制决策网络。采用多层卷积和长短期卷积时序记忆网络(Conv-LSTM),对前方道路视觉感知图像时间序列进行时空特征提取,同时采用一维卷积和长短期时序记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM) 对车辆状态信息时间序列进行历史状态特征提取,进而采用多任务参数共享方式进行当前时刻和未来序列的方向盘转角、车速的控制决策,并以未来序列作为辅助任务督促当前时刻的主任务学习。为更好地耦合汽车纵横向控制参数学习的过程,还提出一种权衡纵横向控制参数损失量级及学习速度的权重自适应方法,并引入容差阈值,建立衡量纵横向控制参数训练效果的评价方法。依托Comma2k19数据集对所构建控制决策网络进行训练和验证,体现出良好的可行性及优越性。 相似文献