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贝叶斯框架下快速公交的站间运行状态推断
被引量：
4
1
作者
胡继华
梁嘉贤
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期126-135,共10页
站间行程车速是度量快速公交运营服务和乘客体验的重要指标.由于红绿灯、行人过街等影响,快速公交车速分布往往呈现多峰现象,很难利用单一分布描述.本文建立了贝叶斯框架下基于多相站间车速的高斯混合模型,利用可逆回跳马尔科夫链蒙特...
站间行程车速是度量快速公交运营服务和乘客体验的重要指标.由于红绿灯、行人过街等影响,快速公交车速分布往往呈现多峰现象,很难利用单一分布描述.本文建立了贝叶斯框架下基于多相站间车速的高斯混合模型,利用可逆回跳马尔科夫链蒙特卡洛方法推断快速公交站间运行状态,包括状态个数和各状态权重、速度均值和方差.以广州市快速公交为例,展示了该模型可很好地拟合多相车速数据,合理划分快速公交运行状态.发现广州市快速公交在早晚高峰容易衍生出新的运行状态,对于车速低于25 km/h的走廊,其运行状态个数较多,且更容易随时段发生变化,符合实际调查结果.可见本文提出的模型能有效地分析快速公交的速度分布特征和演变规律,验证了该模型的有效性.
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关键词
智能交通
快速公交运行状态
贝叶斯估计
高斯混合模型
可逆回跳马尔科夫链蒙特卡洛方法
快速公交速度
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职称材料
基于长方形点过程的遥感图像汽车提取
2
作者
余煇
柴登峰
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1741-1748,共8页
针对遥感图像中汽车的识别和提取问题,分析大规模数量汽车的分布和排列,提出基于长方形点过程的汽车分布概率模型.采用先验模型刻画汽车在空间中的分布规律,采用数据项表达模型与图像的联系.采用模拟退火策略结合可逆跳马尔科夫链蒙特...
针对遥感图像中汽车的识别和提取问题,分析大规模数量汽车的分布和排列,提出基于长方形点过程的汽车分布概率模型.采用先验模型刻画汽车在空间中的分布规律,采用数据项表达模型与图像的联系.采用模拟退火策略结合可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛采样方法,对模型进行优化求解,实现图像中汽车的自动识别和提取.实验结果表明,所提方法能很好地用于道路和停车场等规则场景,提取精确度达到99%,回收率达到90%;由于先验模型的约束可以很好地解决汽车相互重叠和方向摇摆的问题,汽车提取的效果比传统算法更好.
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关键词
长方形点过程
汽车提取
模板匹配
模拟退火
可逆
跳马尔
科
夫
链
蒙特卡洛
采样
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职称材料
题名
贝叶斯框架下快速公交的站间运行状态推断
被引量：
4
1
作者
胡继华
梁嘉贤
机构
中山大学公共实验教学中心
广东省智能交通系统重点实验室
中山大学工学院智能交通研究中心
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期126-135,共10页
基金
国家自然科学基金项目(41271181)
广东省环境监测大数据公共服务平台及其创新应用(2015B010110005)~~
文摘
站间行程车速是度量快速公交运营服务和乘客体验的重要指标.由于红绿灯、行人过街等影响,快速公交车速分布往往呈现多峰现象,很难利用单一分布描述.本文建立了贝叶斯框架下基于多相站间车速的高斯混合模型,利用可逆回跳马尔科夫链蒙特卡洛方法推断快速公交站间运行状态,包括状态个数和各状态权重、速度均值和方差.以广州市快速公交为例,展示了该模型可很好地拟合多相车速数据,合理划分快速公交运行状态.发现广州市快速公交在早晚高峰容易衍生出新的运行状态,对于车速低于25 km/h的走廊,其运行状态个数较多,且更容易随时段发生变化,符合实际调查结果.可见本文提出的模型能有效地分析快速公交的速度分布特征和演变规律,验证了该模型的有效性.
关键词
智能交通
快速公交运行状态
贝叶斯估计
高斯混合模型
可逆回跳马尔科夫链蒙特卡洛方法
快速公交速度
Keywords
intelligent transportation
BRT travel state
Bayesian estimation
Gaussian mixture model
reversible-jump Markov chain Monte Carlo approach
BRT travel speed
分类号
U491.26 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于长方形点过程的遥感图像汽车提取
2
作者
余煇
柴登峰
机构
浙江大学空间信息技术研究所
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1741-1748,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFD0300402-3)
国家自然科学基金资助项目(41571335).
文摘
针对遥感图像中汽车的识别和提取问题,分析大规模数量汽车的分布和排列,提出基于长方形点过程的汽车分布概率模型.采用先验模型刻画汽车在空间中的分布规律,采用数据项表达模型与图像的联系.采用模拟退火策略结合可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛采样方法,对模型进行优化求解,实现图像中汽车的自动识别和提取.实验结果表明,所提方法能很好地用于道路和停车场等规则场景,提取精确度达到99%,回收率达到90%;由于先验模型的约束可以很好地解决汽车相互重叠和方向摇摆的问题,汽车提取的效果比传统算法更好.
关键词
长方形点过程
汽车提取
模板匹配
模拟退火
可逆
跳马尔
科
夫
链
蒙特卡洛
采样
Keywords
rectangle marked point processes
vehicle extraction
template match
simulated annealing
Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贝叶斯框架下快速公交的站间运行状态推断
胡继华
梁嘉贤
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017
4
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下载PDF
职称材料
2
基于长方形点过程的遥感图像汽车提取
余煇
柴登峰
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
0
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职称材料
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