利用GPS数据估计路段的平均行程时间

对利用出租车GPS数据估计路段平均行程时间的方法进行了研究。在GPS数据误差修正的基础上,根据GPS数据量的不同,对大样本数据量采用样本均值估计路段平行行程时间,对小样本数据量采用顺序统计量中位数估计路段平均行程时间,并计算了估值的置信区间和置信度。采用实际出租车GPS数据进行估计并与线圈数据估计值进行了比较,结果相差较小。说明该估计方法能够用于实际路段平均行程时间的估计。     

基于SCATS及GPS信息的路段行程时间估计

由于SCATS控制系统的检测信息不提供速度信息,很少用其估计城市道路的路段行程时间。鉴于SCATS应用的广泛性及其采集信息的丰富性,提出了一种基于SCATS信息的路段行程时间估计方法。对基于SCATS信息估计结果进行误差分析,并分析了浮动车样本量对GPS估计结果的影响,明确了两种估计方法在不同条件下估计结果的特性。根据估计结果的准确性和稳定性对实验样本进行分类。在分类的基础上,分析了以上两种估计结果的互补性,并选择合适的融合方法对二者进行了融合处理,融合前后的估计误差对比结果表明,提出的基于SCATS估计方法有效,经SCATS及GPS信息融合后的估计结果更可靠。     

基于路段下游检测线圈的路段行程时间估计

为解决路段下游线圈检测信息因受交通控制信号影响无法估计路段行程时间的问题,通过分析车辆在停车线处的动力特性,利用牛顿运动定律,对路段下游线圈检测车速进行分析修正,获取车辆通过停车线的修正车速.分析了车辆排队前部与其后车辆在通过下游检测线圈的不同运动特性,分段估计车辆通过路段的时间.用VISSIM4.20模拟软件设计实验,对比分析了基于路段上下游线圈检测信息进行的路段行程时间估计结果.实验结果表明,利用提出方法估计的结果较基于上游检测信息估计结果的准确性和稳定性均有提高.     

基于GPS数据的行程时间及交叉口延误估计模型

目的 为了解决目前利用GPS数据估计行程时间的模型过于单一,难以满足复杂多变的城市交通环境的问题.方法 考虑各种传统模型的特点与适用范围,设计了基于GPS数据的行程时间估计自适应模型以及交叉口延误估计模型;运用某大城市的实测GPS数据,进行了上述模型的实例验证.结果 验证表明,利用上述模型获得的行程时间和交叉口延误精度可以达到80%以上.结论 相比传统模型,数据估计精度明显有所提高,提高幅度超过5%.     

基于GPS浮动车的路段行程时间估计方法比较

以长春市局部路网的地理信息为基础,运用实测GPS数据分别对基于GPS浮动车的路段行程时间的直接估计方法与间接估计方法进行编程实现和测试分析,并且依据所得路段行程时间数据对比分析了两种方法各自的特点及适用范围。结果表明,两种方法适用范围的差别比较明显。     

基于GPS采集车辆行程时间的路段划分模型

针对传统路段概念的模糊边界导致无法采集转向行程时间的问题,从提高GPS/GIS浮动车采集路段行程时间的性能出发,提出了方向路段与方向成员路段的概念,设计了一套半闭半开、具有方向的路段划分模型,并制定了相应的组织规则。     

冰雪条件下城市道路路段行程时间模型

为研究如何准确地预测冰雪条件下城市道路路段行程时间,建立冰雪条件下路段行程时间模型.在美国联邦公路局路段行程时间模型的基础上,分别引入冰雪条件下自由行程时间及路段通行能力修正函数,构建基于冰雪条件下的ISB-BPR函数.通过大量实地调查对修正函数及BPR参数进行标定.实例验证结果表明,该函数能够较为准确地预测冰雪条件下...     

基于车道选择特性的环形交叉口行程时间预测

为直观地反映环形交叉口内车辆的运行状态,建立了一种基于车道选择特性的环形交叉口车辆行程时间预测模型。利用车辆换道初始位置的临界累积概率标定了环形交叉口入环区、绕环区、出环区分界线;根据实地数据分析并建立了车辆的车道选择概率与流量的关系模型;综合考虑环岛的几何条件、车辆排队以及换道等因素的影响,建立了包含入环时间、绕环时间与出环时间的环形交叉口车辆行程时间预测模型。最后,通过实测数据对模型中参数进行标定。结果表明:本文模型的平均预测误差在10%以内,满足精度要求。该模型可为环形交叉口状态评价与控制方法提供依据。     

站点间公交行程时间波动特性及预测方法

提出了基于公交车车头时距的行程时间波动性指标,并应用快速搜索与密度峰值聚类算法建立了公交运行环境划分方法,将其划分为低波动性、中波动性、高波动性。分析了站点间公交行程时间影响因素,设计了基于嵌入法的模型输入变量集选择方法,建立了考虑公交运行环境的深度神经网络预测方法(CFDP-DNN)。为验证该方法的有效性,将其分别与SVM、ANFIS、BP神经网络等方法进行对比,实验结果表明:CFDP-DNN的预测结果相关性为0.9354,MAPE误差为11%～22%,显示了基于公交车车头时距的交通运行环境的划分能有效提高行程时间的预测精度。本文预测方法能实现实时精确的站点间公交行程时间预测,为公交动态调度提供理论支持。     

信号控制下的路段行程时间

通过交叉口停车先前停车波和启动波的分析,划分出车辆在信号控制下的聚集-释放模式,得出稳定输入下不存在完全一次排队。针对稳定模式中车辆行驶轨迹作了分类,并分别研究了它们各自的行程时间。并用算例表明,路段行程时间(即路阻)不仅是路段流量的增函数,同时它还会受到信号控制的影响。流量很低时的车辆行程时间有可能比流量高时的还要长。     

基于汽车行驶广义费用最小的高速公路最高车速限制方法

应用多目标优化的思想提出了基于运行效率、安全性、经济性与舒适性的高速公路最高车速限制方法。以平直路段、自由流、良好的路面与天气条件下的最高车速限制值为基准值,采用数学建模与回归分析的方法分别构建了高速公路车速的时间费用函数与油耗费用函数,研究高速公路车速与事故严重程度及乘坐舒适性的量化关系,以时间费用与油耗费用之和最小为目标函数及事故死亡率和舒适度满足相应允许范围为约束条件,建立了基于汽车广义行驶费用最小的最高车速限制基准值计算模型。对模型参数进行标定后,采用极值求解的数学方法对最高车速限制基准值计算模型进行求解,给出了不同设计速度高速公路平直路段分车型的最高车速限制基准值。     

基于模糊聚类分析的车辆优化调度

应用模糊聚类分析对物流配送需求点进行分类,建立了车辆调度问题的数学模型,将标准遗传算法与爬山算法集成,构造了一种改进的混合遗传算法。试算结果表明,对需求点分类后,应用遗传算法可有效解决联合物流模式的车辆调度问题。     

兼容性GPS网布设方案的研究

本文分析了GPS定位技术在我国的发展模式。针对现有GPS网与常规控制网兼容性较差;GPS网布设对常规控制网所造成的破坏,提出了建立GPS观测点的新的GPS布网模式。并讨论了GPS观测点归心元素的测定与计算。通过精度分析,论证了建立GPS观测点的可能性和可靠性。     

改进的地图匹配算法在车载导航系统中的应用

介绍了目前常用的几种地图匹配算法的特性,在分析了各种地图匹配算法的基础上,给出了一种改进的自适应滑动窗口的地图匹配算法,有效解决了地图匹配计算量大、对行车位置反应敏感等问题。在实际车载导航系统中的应用表明,该算法可以满足实时应用需求。     

基于立体视觉的月球车运动估计算法

为了满足月球车自主导航的需要,提出了一种仅仅依靠月球车视觉系统提供的图像序列实现月球车六自由度运动状态估算的定位方法。对尺度不变特征转换点(Scale invariantfeature transform,SIFT)特征点跟踪匹配方法和运动参数估计方法进行了研究。在特征跟踪匹配时,引入了两个新的匹配约束条件以准确建立月球车运动前后环境特征点的对应关系。根据获得的特征点对应关系求解月球车的运动参数时,提出了一种鲁棒的估计方法,即首先用随机抽样一致性(Random sampling consensus,RANSCN)结合单位四元数方法剔除数据中的误匹配点,并求出车体运动参数的预估值,然后以此预估值并利用Levenberg-Marquardt非线性优化算法对运动参数进行精确求解。最后,通过模拟场地试验验证了该运动参数估计算法的有效性。     

基于车辆排放的城市道路交叉口信号配时优化仿真

利用TSIS微观交通仿真软件对长春市工农广场交叉口的交通运行状况、排放情况进行了仿真模拟,提出了两个以排放为主要评价指标的信号配时优化方案,以延误作为辅助验证指标,分别进行了对比分析,从排放角度确定了最佳的信号配时优化方案。该方法为城市道路交叉口信号配时优化中如何考虑排放问题提供一种新思路。     

单车道路段上车辆排队的链式反应模型

为揭示单车道路段上车辆排队的演化规律,描述了车辆排队的形成和消散过程与核裂变的链式反应过程之间的相似性。根据核链式反应原理,建立了单车道路段上车辆排队的链式反应模型体系,包括车辆排队形成模型、车辆排队消散模型和信号交叉口车辆排队模型。利用大连市典型路段的实测交通数据对车辆排队形成和消散模型进行了验证,并运用MAT-LAB软件对不同条件下的交通流进行数值模拟,分析了阻滞信号和消散信号的传播速度对于到达流量和行驶速度的敏感度。结果显示,模型具有较高的精度,可以测算单车道路段上车辆排队的链式反应速度和范围,能够解释车辆排队形成和消散的内在规律。研究成果为解析多车道路段上车辆排队的演化规律以及路段阻塞的链式反应规律奠定了基础,可为解决城市交通拥堵问题提供理论依据,同时为研究交通排队提供新的思路和方法。