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国家高技术研究发展计划(2012AA112309): 作品数：9 被引量：59H指数：3; 相关作者：高军伟陈秀锋张彬田家斌石英杰更多>>; 相关机构：青岛大学青岛理工大学浙江警察学院更多>>; 发文基金：国家高技术研究发展计划山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>; 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>

基于排队消散模型的干线协调控制被引量：4: 2018年; 干线协调控制是解决城市道路交通问题最有效、最便捷的方法之一。基于交叉口的数据采集,提出适用于不同层次、不同特点的交叉口相位相序结构,进行干线动态协调控制。利用排队消散时间进行周期优化以及修正相位差,实现干线道路动态绿波协调控制的灵活性和时效性。最后通过银川市具体案例分析和仿真验证。结果表明,基于排队消散模型的干线协调控制,绿波协调控制更简捷有效。; 陈秀锋田家斌石英杰许翔华; 关键词：相位差仿真

Traffic Flow Forecasting Based on Wavelet Neural Network Optimized by GA: ＜正＞In the complex urban traffic system,real-time and accurate traffic flow forecasting is the key to achieve t...; Junwei GAOZiwen LENGBin ZHANGXin LIUGuoqiang CAI; 文献传递

智能交通中LED补光技术应用现状以及发展趋势: 在智能交通领域中,补光灯技术得到越来越广泛的应用。其中,LED补光技术基本占据全部市场领域。本文针对LED补光灯在智能交通领域的作用、现状、存在的问题以及未来的发展趋势,进行了系统的调查研究分析。; 盖健陈维强刘新刘微刘韶郝旭宁; 关键词：智能交通电子警察; 文献传递

干线协调下的公交信号优先适用条件仿真分析: 公交信号优先控制作为公交优先的重要手段，如何协调公交信号优先策略和社会车辆信号控制策略，减少公交信号优先对社会车辆的影响，是公交信号优先控制应重点研究的方向。根据公交信号优先的方式和路口的控制方式，提出了四种公交信号优先...; 张茂雷刘微张四海; 关键词：公交优先公交信号优先仿真

Short-term Forecasting Model of Traffic Flow Based on GRNN: Urban traffic flow has the characteristics of nonlinearity and time-variation, and how to accurately forecast ...; Ziwen LengJunwei GaoYong QinXin LiuJing Yin; 关键词：GRNN; 文献传递

交通流速度-密度模型特性分析被引量：21: 2014年; 描述交通流流量、速度和密度关系的基本图是交通流理论与交通工程领域的基础模型之一。本文通过对10种典型的速度-密度模型的总结分析,采用北京快速路实测数据时上述模型进行参数标定与误差分析。结果表明,速度-密度模型的拟合误差在不同的数据集下不会发生很大的变化;如自由流速度、阻塞密度等具有明确物理意义的参数会随着不同数据集合发生较大的变化;Newell模型和Logisitic模型在不同的数据集下都表现出良好的稳定性。上述研究将为速度-密度模型结构优化、模型参数标定提供实践支撑。; 徐程陈晓明; 关键词：交通工程采样间隔

基于定点检测器的路段交通状态实时评价方法被引量：2: 2015年; 为提高交通状态判别的准确性和实用性,提出一种基于定点检测器的城市交通状态实时评判方法.考虑地磁感应线圈检测器的布设与数据采集方法,采用阈值筛选和缺失数据补偿方法对检测数据进行预处理,建立交通流平均速度和平均时间占有率的拥堵指数隶属度函数,提出了融合速度指数和占有率指数的拥堵评价指数模型.最后以烟台市二马路采集的数据对模型的实用性进行验证.实验结果表明,所建立模型可以精确、有效地对交通状态进行判别.; 曲腾姣杨希锐陈秀锋陈文娇曹俊业万孟飞; 关键词：交通工程

基于K-均值聚类算法RBF神经网络交通流预测被引量：21: 2014年; 针对目前道路拥堵等交通问题,本文采用K-均值聚类算法对径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行优化,通过K-均值聚类算法把所有的输入样本进行统一聚类,求得所有隐含层节点的RBF中心值Ci,并用最小二乘法(LMS)进行RBF网络的权值调整,同时在一定的时间和路段内对车流量进行数据采集,通过建立RBF神经网络模型,运用Matlab软件把采集的数据、图像进行计算机仿真,仿真结果表明,未加入K-均值聚类的RBF神经网络,其预测输出曲线大致可以和实际输出曲线拟合,但在数据波动较大的时刻,预测曲线的收敛速度偏慢且效率偏低;而采用K-均值聚类算法的RBF神经网络,在实际输出波动较大时,预测输出的曲线收敛速度和准确度都较高,因此,本研究相对于普通的BP神经网络,有更高的预测精度和较好的收敛性。该研究适用于市区内的交通流预测。; 管硕高军伟张彬刘新冷子文; 关键词：RBF神经网络交通流 K-均值聚类算法

诱导条件下交通信号控制方法的研究被引量：1: 2013年; 针对城市道路交通拥堵问题,本文提出了一种基于诱导条件下的交通信号控制方法,该方法根据城市道路交通状况调节信号机的绿信比,采用在诱导路径的诱导方向进行线协调控制,并借助微观仿真软件VISSIM进行仿真验证,仿真结果表明,在延长交通拥堵路段的绿灯配时的同时,增加了诱导路段的绿灯时间,且有效缓解了交通拥堵状况。该研究为交通诱导系统中的信号调节方案提供了理论支持,具有广泛的实用性。; 尹婧高军伟刘新王彬冷子文杨艳; 关键词：绿信比

Short-term Traffic Flow Forecasting Model Based on Wavelet Neural Network: Short-term traffic flow forecasting plays an important role in the urban traffic control and guidance system. ...; Junwei GaoZiwen LengYong QinZengtao MaXin Liu; 文献传递

国家高技术研究发展计划(2012AA112309)