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高速公路ETC仿真平台研究与设计 被引量:1

Research and Design of ETC Simulation Platform for Expressway
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摘要 由于高速公路ETC系统的实时流量状况在实际研究分析过程中难以量化计算和展示,且尚无一套针对高速公路ETC环境的仿真系统来解决高速公路ETC系统运行场景优化。根据ETC数据特性设计了一套基于ETC环境的仿真系统。在仿真系统中涉及3个核心算法:ETC数据特征提取算法,为仿真平台提供生成仿真数据的特征;改进多任务调度算法,以满足仿真环境中多任务的运算能力;高速公路车流控制策略算法,为在途车流量控制提供了决策指标。实验结果表明:该系统能有效获取ETC数据特征,改进多任务调度算法相较其他算法性能更优,可实现仿真路网的整体车流量控制与优化。 It is difficult to quantitatively calculate and display the real-time traffic situation of expressway ETC system,and there is no simulation system for ETC to optimize the operating situation.A simulation system based on ETC data in proposed,in witch there are three key algorithms.ETC data feature extraction algorithm provides the feature of generating simulation data for the simulation platform.The improved multitask scheduling algorithm has the computing ability of multitasks in simulation environment.The algorithm of expressway traffic flow control strategy provides the decision index for traffic flow control on the way.The experimental results show that the proposed system can effectively extract the features of ETC data,and is better than other algorithms,which can realize the overall traffic flow control and optimization of simulation road network.
作者 邹复民 郭峰 罗思杰 廖律超 李楠 邢悦 Zou Fumin;Guo Feng;Luo Sijie;Liao Lüchao;Li Nan;Xing Yue(College of Computer and Data Science,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China;Fujian Key Laboratory for Automotive Electronics and Electric Drive,Fujian University of Technology,Fuzhou 350118,China;Fujian Provincial Universities Key Laboratory of Industrial Control and Data Analysis,Fujian University of Technology,Fuzhou 350118,China)
出处 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2624-2640,共17页 Journal of System Simulation
基金 国家自然科学基金(41971340) 中央引导地方科技发展专项(2020L3014) 2020年度福建省“一带一路”科技创新平台项目(2020D002) 福建省百千万人才工程省级人选(GY-Z19113)。
关键词 仿真技术 特征识别 多任务调度 车流控制 高速公路 simulation technology feature recognition multi task scheduling traffic flow control expressway
作者简介 第一作者:邹复民(1976-),男,教授,博士,研究方向为交通信息与控制工程、大数据技术与人工智能。E-mail:fmzou@fjut.edu.cn;通讯作者:郭峰(1980-),男,博士生,研究方向为时空数据挖掘与分析。E-mail:n180310004@fzu.edu.cn。
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