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智能网联车和人驾车辆混合交通流排队长度估计模型被引量：6: 1; 作者曹宁博陈家辉赵利英《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1935-1944,共10页; 为了解决智能网联车(ICVs)和人驾车辆(HDVs)混行交叉口的排队估计问题,提出基于概率统计和贝叶斯定理的排队长度估计模型.综合考虑队列中智能网联车位置、速度和渗透率等因素,分别构建可观测队列排队长度估计模型、不可观测队列排队长... 展开更多; 关键词混合交通流智能网联车贝叶斯定理轨迹数据排队长度估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于轨迹数据的信号交叉口排队长度估计被引量：4: 2; 作者王志建金晨辉 +1 位作者龙顺忠郭健《科学技术与工程》北大核心 2022年第21期9407-9413,共7页; 排队长度是信号交叉口最重要的性能指标之一,也是信号交叉口配时优化的关键参数。对于一些偏僻的路口或者固定检测器损坏的交叉口,由于无法获取准确的排队长度信息而无法了解交叉口的实时状态。针对以上情况,提出通过浮动车轨迹数据来... 展开更多; 关键词智能交通交通波轨迹数据 SUMO仿真排队长度估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于排队长度估计的网联车辆节能车速规划方法: 3; 作者张春涛冷江昊 +2 位作者王博孙超周星宇《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1256-1263,共8页; 针对网联车辆在动态车流环境中多信号灯道路的车速规划问题,文中提出了一种基于路口排队长度实时估计的车辆节能车速规划方法.首先,构建并训练用于路口排队长度估计的径向基神经网络;然后,在最优控制问题的框架下,实现车流排队和信号灯... 展开更多; 关键词生态驾驶车速规划排队长度估计最优控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于浮动车数据的排队长度检测方法研究被引量：11: 4; 作者庄立坚何兆成 +2 位作者叶伟佳褚俊飞邓玲丽《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期78-84,共7页; 排队长度作为评价信号交叉口运行效率的一个重要指标,能有效反映交叉口处的运行状况.传统排队检测模型大多基于线圈检测器,且模型假设过于理想化,本文提出一种面向低采样率浮动车数据、具有良好数据驱动性的信控交叉口在线排队长度检测... 展开更多; 关键词智能交通排队长度估计浮动车交叉口低速点; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名智能网联车和人驾车辆混合交通流排队长度估计模型被引量：6: 1; 作者曹宁博陈家辉赵利英; 机构长安大学运输工程学院西北工业大学自动化学院西安理工大学经济与管理学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1935-1944,共10页; 基金陕西省自然科学基础研究计划(青年项目)资助项目(2023-JC-QN-0531) 陕西省自然科学基础研究计划(面上项目)资助项目(2024JC-YBMS-376) +1 种基金陕西省自然科学基金资助项目(2022JM-426).; 文摘为了解决智能网联车(ICVs)和人驾车辆(HDVs)混行交叉口的排队估计问题,提出基于概率统计和贝叶斯定理的排队长度估计模型.综合考虑队列中智能网联车位置、速度和渗透率等因素,分别构建可观测队列排队长度估计模型、不可观测队列排队长度估计模型和渗透率估计模型,通过迭代实现排队长度和渗透率的实时估计.利用随机种子模拟不同渗透率条件下智能网联车在队列中的分布特征,分析不同交通条件下模型的估计精度.与已有模型的对比表明,在智能网联车低渗透率(10%)条件下,在非高峰时段,本研究模型、已有模型的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为29.35%、59.68%;在高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为26.50%、34.66%.在智能网联车高渗透率条件下(90%),在非高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为6.90%、17.85%;在高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为1.45%、1.05%,误差接近.本研究所提出的排队估计模型在低渗透率和高渗透率条件下均具有更好的估计精度.; 关键词混合交通流智能网联车贝叶斯定理轨迹数据排队长度估计; Keywords mixed traffic flow intelligent connected vehicle Bayesian theorem trajectory data queue length estimation; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于轨迹数据的信号交叉口排队长度估计被引量：4: 2; 作者王志建金晨辉龙顺忠郭健; 机构北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室; 出处《科学技术与工程》北大核心 2022年第21期9407-9413,共7页; 基金北京市教委基础科研项目(110052971803/014,110052971921/023) 北方工业大学毓优人才项目(213051360020XN173/013)。; 文摘排队长度是信号交叉口最重要的性能指标之一,也是信号交叉口配时优化的关键参数。对于一些偏僻的路口或者固定检测器损坏的交叉口,由于无法获取准确的排队长度信息而无法了解交叉口的实时状态。针对以上情况,提出通过浮动车轨迹数据来估计信号交叉口的排队长度,通过对轨迹数据的分析,建立了基于浮动车集群队列的排队长度估计模型,利用排队长度估计模型可以实现交叉口排队长度的估计。通过SUMO仿真获取早高峰、晚高峰、平峰流量下输入下的浮动车轨迹数据,分别采用早高峰、晚高峰、平峰流量下时间间隔为2、4、6、8、10 s和渗透率为5%、10%、15%的数据集对模型进行验证。验证结果表明,所建立的模型可以较为准确地估计交叉口的排队长度。与相关方法的对比结果表明,在早高峰流量下和晚高峰流量下,所建立的模型误差更低,不同的时间间隔和渗透率下比不考虑集群车队的精准度平均提高约12%,即使在平峰流量、时间间隔大、低渗透率场景下,所建立的模型估计的排队长度误差仍在可接受范围内。相关的研究成果将为交叉口的交通状态评估以及信号配时优化提供支撑。; 关键词智能交通交通波轨迹数据 SUMO仿真排队长度估计; Keywords smart transportation traffic wave trajectory data SUMO simulation queue length estimation; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于排队长度估计的网联车辆节能车速规划方法: 3; 作者张春涛冷江昊王博孙超周星宇; 机构北京理工大学机械与车辆学院北京理工大学深圳汽车研究院; 出处《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1256-1263,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(U1964206)。; 文摘针对网联车辆在动态车流环境中多信号灯道路的车速规划问题,文中提出了一种基于路口排队长度实时估计的车辆节能车速规划方法.首先,构建并训练用于路口排队长度估计的径向基神经网络;然后,在最优控制问题的框架下,实现车流排队和信号灯的联合建模,构建参考车速曲线优化问题;最后,利用提出的车速规划解耦变换求解方法,高效地获得参考车速曲线.仿真结果表明,相比于传统的未考虑路口车流排队的节能车速规划方法,文中提出的方法可以产生更平滑的实际车速曲线,同时降低40%以上的能量消耗.; 关键词生态驾驶车速规划排队长度估计最优控制; Keywords eco-driving speed planning queue length estimation optimal control; 分类号 V211 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于浮动车数据的排队长度检测方法研究被引量：11: 4; 作者庄立坚何兆成叶伟佳褚俊飞邓玲丽; 机构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 2013年第3期78-84,共7页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划 2011AA110306); 文摘排队长度作为评价信号交叉口运行效率的一个重要指标,能有效反映交叉口处的运行状况.传统排队检测模型大多基于线圈检测器,且模型假设过于理想化,本文提出一种面向低采样率浮动车数据、具有良好数据驱动性的信控交叉口在线排队长度检测方法,方法关键在于利用队尾浮动车位置估算最大排队长度.检测过程采用固定时间间隔,主要步骤包括地图匹配、等距划分交叉口进口道并统计停车点数量、判定队尾浮动车的位置、修正得到最大排队长度估计值.实测数据表明,此方法的精度与浮动车比率有直接的关系,在浮动车比率较高的许多主干路交叉口,精度可以达到理想效果,30 m以内的平均绝对误差对高峰期的排队检测依旧具有很大价值.; 关键词智能交通排队长度估计浮动车交叉口低速点; Keywords intelligent transportation queue length estimation floating car intersection low-speed points; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	智能网联车和人驾车辆混合交通流排队长度估计模型	曹宁博陈家辉赵利英	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于轨迹数据的信号交叉口排队长度估计	王志建金晨辉龙顺忠郭健	《科学技术与工程》北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于排队长度估计的网联车辆节能车速规划方法	张春涛冷江昊王博孙超周星宇	《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于浮动车数据的排队长度检测方法研究	庄立坚何兆成叶伟佳褚俊飞邓玲丽	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2013	11	在线阅读下载PDF 职称材料