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题名基于迭代学习辨识算法的非线性宏观交通流参数优化
被引量：1
- 1
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作者
胡小勇
张建军
邓志刚
杨云晖
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机构
新余市公路事业发展中心
北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
新余公路勘察设计院
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出处
《现代电子技术》
2023年第13期183-186,共4页
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基金
江西省交通运输厅科技项目(2021H0023)。
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文摘
考虑到迭代学习辨识算法具有的独特优势,设计了一种基于迭代学习辨识算法的非线性宏观交通流参数优化方法。通过一个城市道路网络的模拟实验表明,该方法能够有效地识别时变量多参数的动态系统。研究结果表明:采用VISSIM的路段评估函数对各个路段的密度和车速进行采集,可方便对迭代式识别方法评估结果进行比较。随着迭代次数的增多,网络各个路段排队车错误值逐渐降低,且保持不变。对网络交通系统的最大错误对比,更好地体现了迭代识别的正确性。道路网的非线性宏观流量模型与道路模拟实验结果总体上与道路交通流量的实际改变相一致,验证了该方法在道路网络中的非线性大流量模型的识别性能。
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关键词
交通流
非线性
拥堵现象
迭代学习
参数辨识
承载能力
交叉口信号
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Keywords
traffic flow
nonlinear
congestion phenomenon
iterative learning
parameter identification
load carrying capacity
signal at intersection
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名精表处技术在新余市公路沥青路面预养护中的应用研究
被引量：12
- 2
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作者
胡星云
黄海兵
邱绍辉
邓志刚
杨云晖
黄维蓉
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机构
新余公路勘察设计院
新余市公路管理局
重庆交通大学材料科学与工程学院
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出处
《科技通报》
2021年第2期102-105,127,共5页
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基金
江西省交通运输厅科技项目(2018H0007)
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文摘
通过现场调研江西省新余市2条公路路况,结合当地交通、气候等特点,分析了2条沥青路面的早期病害及成因。针对新余市沥青路面早期病害特点,采用新型精表处预养护技术对新余市2条沥青路面进行预养护处理,对路面精表处施工前后的摆式摩擦系数、构造深度、渗水系数等技术指标进行了对比研究。结果表明,精表处技术对原病害路面的改善效果优异,高性能胶结料与玄武岩集料形成的一层抗滑薄层为路面提供了良好的抗滑抗磨耗性能,封闭了原路面微小裂缝,显著提高路面整体的抗水损性能。精表处施工工艺简便快捷,且施工层不足1cm,具有明显的经济及社会效益。
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关键词
早期病害
预养护
精表处
沥青路面
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Keywords
early disease
pre maintenance
fine surface
asphalt pavement
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分类号
U418.6
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名基于非线性模型预测控制的城市路网交通流优化
- 3
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作者
胡小勇
张建军
杨云晖
邓志刚
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机构
新余市公路事业发展中心
北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
新余公路勘察设计院
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出处
《现代电子技术》
2023年第20期163-166,共4页
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基金
江西省交通运输厅科技项目(2021H0023)。
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文摘
为提高城市路网设计效率,文中提出一种基于非线性模型预测控制的城市路网交通流优化方案。采用预测控制方法,利用模拟试验验证所提算法在道路网络中的应用,从而最大限度地提高路口的通行能力;同时,验证迭代式识别在车辆流量模型的参数识别中的正确性。研究结果表明:采用时变参数模式预测时,每个路口的队长度差异都是比较合理的,模型预测结果与仿真结果接近;采用该模型的预测控制算法可以对网络的实时状况进行实时修正,从而改善道路的运行性能,8:00时段道路阻塞状况的模拟结果证明该方法具有较好的性能。相比之下,当系统中产生随机扰动时,自适应迭代学习辨识算法可以实现对系统期望输出的快速跟踪,具有较快的收敛速度和良好的效果。
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关键词
城市路网
交通流优化
车辆流量模型
非线性
交通信号预测控制
自适应迭代学习辨识算法
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Keywords
urban road network
traffic flow optimization
vehicle flow model
non linearity
traffic signal prediction control
adaptive iterative learning identification algorithm
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分类号
TN711-34
[电子电信—电路与系统]
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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