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面向车载容迟网络的连通性建模与仿真研究
1
作者
毕俊蕾
李致远
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第2期580-583,592,共5页
针对车载容迟网络连通性建模进行了研究。假设车辆驶入道路的过程服从泊松分布,以及车辆在道路上的行驶速度服从正态分布。对基于泊松过程的车间时距分布进行推导,并以此导出行驶车辆在道路上的连通概率。为了验证所提假设和连通模型的...
针对车载容迟网络连通性建模进行了研究。假设车辆驶入道路的过程服从泊松分布,以及车辆在道路上的行驶速度服从正态分布。对基于泊松过程的车间时距分布进行推导,并以此导出行驶车辆在道路上的连通概率。为了验证所提假设和连通模型的正确性及有效性,以欧洲城市卢森堡在7:30 am～8:30 am时间段内的交通数据为实验场景,在城市交通仿真平台(simulation of urban mobility,SUMO)对车辆速度的概率分布、车辆到达率、道路中的平均车辆数及网络连通概率进行了理论计算和仿真实验分析。实验结果表明理论模型的计算值和仿真结果是一致的,所提出的假设和连通模型具有合理性和正确性。
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关键词
车载容迟网络
网络连通性
车流模型
城市交通仿真平台
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职称材料
基于跟驰对的CO_(2)排放特性的生态车辆跟驰策略
2
作者
于谦
郭圆圆
+1 位作者
杨鸣鹏
张玉婷
《汽车安全与节能学报》
2025年第4期577-586,共10页
提出了一种在智能网联汽车环境下的混合交通流的生态车辆跟驰(ECF)策略,探索其跟驰行为的CO_(2)排放。基于车辆轨迹数据,提取多测度的跟驰行为特征参数。建立了极端梯度提升(XGBoost)模型,利用加性解释(SHAP)算法计算并分析了跟驰行为...
提出了一种在智能网联汽车环境下的混合交通流的生态车辆跟驰(ECF)策略,探索其跟驰行为的CO_(2)排放。基于车辆轨迹数据,提取多测度的跟驰行为特征参数。建立了极端梯度提升(XGBoost)模型,利用加性解释(SHAP)算法计算并分析了跟驰行为特征参数对跟驰过程中CO_(2)排放量的影响规律。标定了人工驾驶车辆的智能驾驶员模型,并基于城市交通仿真(SUMO)平台以及自动驾驶车辆(CAV)的自适应巡航控制(ACC)、协同式自适应巡航控制(CACC)模型;在11个混合交通流仿真场景下,分析ECF策略的CO_(2)减排有效性。结果表明:当CACC车辆占比50%以上时,CACC-CACC跟驰对的CO_(2)瞬时质量排放量减少比例超过60%。从而,本文ECF策略能够降低车辆在混合交通流场景下跟驰过程中CAV和CACC-CACC跟驰对的CO_(2)排放。
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关键词
自动驾驶车辆(CAV)
混合
交通
流
生态车辆跟驰(ECF)策略
跟驰行为
城市交通
仿真
(SUMO)
平台
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职称材料
题名
面向车载容迟网络的连通性建模与仿真研究
1
作者
毕俊蕾
李致远
机构
江苏大学信息化中心
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第2期580-583,592,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572260)
中国博士后科学基金资助项目(2015M570469)
+1 种基金
镇江市重点研发计划(社会发展)项目(SH2015020)
江苏大学人才项目(2012JDG049)
文摘
针对车载容迟网络连通性建模进行了研究。假设车辆驶入道路的过程服从泊松分布,以及车辆在道路上的行驶速度服从正态分布。对基于泊松过程的车间时距分布进行推导,并以此导出行驶车辆在道路上的连通概率。为了验证所提假设和连通模型的正确性及有效性,以欧洲城市卢森堡在7:30 am～8:30 am时间段内的交通数据为实验场景,在城市交通仿真平台(simulation of urban mobility,SUMO)对车辆速度的概率分布、车辆到达率、道路中的平均车辆数及网络连通概率进行了理论计算和仿真实验分析。实验结果表明理论模型的计算值和仿真结果是一致的,所提出的假设和连通模型具有合理性和正确性。
关键词
车载容迟网络
网络连通性
车流模型
城市交通仿真平台
Keywords
vehicle delay tolerant network
network connectivity
vehicular traffic model
simulation of urban mobility
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于跟驰对的CO_(2)排放特性的生态车辆跟驰策略
2
作者
于谦
郭圆圆
杨鸣鹏
张玉婷
机构
长安大学运输工程学院
出处
《汽车安全与节能学报》
2025年第4期577-586,共10页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(52002032)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2024JX-YBQN-0427
2025JC-YBMS-446)。
文摘
提出了一种在智能网联汽车环境下的混合交通流的生态车辆跟驰(ECF)策略,探索其跟驰行为的CO_(2)排放。基于车辆轨迹数据,提取多测度的跟驰行为特征参数。建立了极端梯度提升(XGBoost)模型,利用加性解释(SHAP)算法计算并分析了跟驰行为特征参数对跟驰过程中CO_(2)排放量的影响规律。标定了人工驾驶车辆的智能驾驶员模型,并基于城市交通仿真(SUMO)平台以及自动驾驶车辆(CAV)的自适应巡航控制(ACC)、协同式自适应巡航控制(CACC)模型;在11个混合交通流仿真场景下,分析ECF策略的CO_(2)减排有效性。结果表明:当CACC车辆占比50%以上时,CACC-CACC跟驰对的CO_(2)瞬时质量排放量减少比例超过60%。从而,本文ECF策略能够降低车辆在混合交通流场景下跟驰过程中CAV和CACC-CACC跟驰对的CO_(2)排放。
关键词
自动驾驶车辆(CAV)
混合
交通
流
生态车辆跟驰(ECF)策略
跟驰行为
城市交通
仿真
(SUMO)
平台
Keywords
connected automated vehicles(CAVs)
mixed traffic flow
eco-car-following(ECF)strategy
carfollowing behavior
simulation of urban mobility(SUMO)platform
分类号
U491 [交通运输工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
面向车载容迟网络的连通性建模与仿真研究
毕俊蕾
李致远
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
0
在线阅读
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职称材料
2
基于跟驰对的CO_(2)排放特性的生态车辆跟驰策略
于谦
郭圆圆
杨鸣鹏
张玉婷
《汽车安全与节能学报》
2025
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