曹阳
- 作品数：5 被引量：21H指数：2
- 供职机构：西南交通大学交通运输与物流学院更多>>
- 发文基金：四川省科技计划项目更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于模拟退火的交叉口自适应信号控制优化研究被引量：12
- 2018年
- 在车联网环境下,以交叉口车辆的平均延误时间最小为优化目标,通过神经网络预测各进口短期时间窗交通流到达情况,进而基于模拟退火算法提出了交通信号控制动态配时方法。选取成都市某一交叉口的实测交通流数据,在VISSIM环境下对COM进行二次开发实现了早高峰、平峰和晚高峰时段下的自适应信号优化控制,对固定信号配时情况和模拟退火优化情况进行仿真,结果表明基于模拟退火算法的自适应信号控制能够显著提高交叉口的通行能力。为进一步说明本方法的优越性,将结果与遗传算法优化结果进行对比,发现模拟退火算法结果更优,三个时段内车辆的平均延误分别节省了15.61s/veh、0.47s/veh和8.53s/veh,平均停车次数也分别降低了0.59次/veh、0.04次/veh和0.27次/veh,证明了方法的有效性。
- 曹阳
- 关键词：信号控制神经网络模拟退火算法
- 铁路保价运输大客户管理研究被引量：1
- 2011年
- 结合帕雷托法则和客户关系管理相关理论,分析铁路保价运输大客户管理的内涵。阐述铁路保价运输大客户管理的必要性和可行性,研究铁路保价运输大客户管理的措施:加强大客户信息的收集及利用、建立大客户响应系统、加强对大客户的营销力度,提出建立铁路保价运输代理制的建议。
- 帅斌曹阳
- 关键词：保价运输大客户管理
- 基于浮动车数据的城市道路行程时间估计被引量：6
- 2018年
- 为提高城市道路行程时间估计模型的准确度和有效性,本文利用浮动车数据,依据对传统模型思路的总结分别建立了基于路段长度比例和点速度调和平均值的两种行程时间初阶估计模型,并利用统计学中的同分布融合思想建立了行程时间融合模型,以修正初阶模型结果的精度,弥补传统估计模型中准确度低、效率不高的缺陷。最后选取成都市具有代表性的路网区域为算例,验证了初阶模型假设分布的正确性,同时计算出融合模型路径总时间的平均偏差仅为12%,说明了融合模型的准确度和有效性。
- 罗霞曹阳刘博李演洪
- 关键词：交通工程行程时间估计浮动车数据
- 关于城市路网交叉口信号延误准确估计仿真被引量：1
- 2019年
- 城市路网交叉口信号延误能精准反映出交叉口的运行效率和服务水平,传统延误估计方法在分析信号控制影响时往往需要多项输入数据,采集成本较大,因此大多研究仅从运动学角度出发分析延误特征,算法复杂且准确度低。为解决准确度和成本之间的矛盾,通过平移车辆时空轨迹计算延误估计所需参数,利用K-S检验和密度聚类算法得到交叉口信号配时,根据交通波理论得到交叉口受阻车辆总数,进而结合交叉口车流运动机理计算平均延误。最后通过VISSIM软件对单交叉口进行仿真,结果表明信号配时估计误差在5s内,直行和左转平均延误误差率分别在16%和26%内。说明方法能在数据信息单一的情况下保证延误准确度,具备有效性与实用价值。
- 罗霞曹阳刘博禹乐文
- 关键词：交通工程浮动车数据
- 基于RBF神经网络的广东省铁路网规模测算被引量：1
- 2013年
- 针对铁路网规模影响因素较多、测算较难的问题,本文提出了采用RBF神经网络进行规模测算的方法。经测算,结果表明,该方法客观、合理,能较准确地测算出铁路网规模,具有较强的理论与实用价值。
- 曹阳
- 关键词：RBF神经网络
