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北京市快速环路速度-密度模型研究被引量：9: 1; 作者孙宇星陈德望吴建平《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期70-73,共4页; 以北京市快速环路系统为研究对象,对微波检测器(RTMS)获得的交通流数据进行处理分析,研究北京市快速环路交通流运行特征,建立了速度＿密度模型.同时分析了北京市快速环路速度＿密度模型在快速路研究中的作用,指出了快速路出入口对保持... 展开更多; 关键词交通流模型微波检测器快速环路速度-密度模型北京自由流速度; 在线阅读下载PDF 职称材料

适用于山地城市的Logistics速度-密度模型被引量：2: 2; 作者周约珥龚华凤 +2 位作者赵聪霄黄博亚徐小童《科学技术与工程》北大核心 2021年第4期1624-1628,共5页; 为了计算山地城市不同立交基本段的通行能力,明确交通速度-密度的量化关系,根据Logistics模型的数学描述与连续交通流的一般规律,推导了不同交通流参数间的关系,建立了基于Logistics的速度-密度关系模型,并根据重庆市不同立交基本段与... 展开更多; 关键词交通工程速度-密度关系模型 LOGISTICS 连续流最佳交通密度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习的城市快速路速度-密度关系模型被引量：5: 3; 作者林豪江竹李树彬《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第6期1109-1116,共8页; 为进一步提高速度-密度关系模型的精度以及更加精确刻画当前道路交通流动态变化特性,采用基于机器学习的方法对北京市三环路实测数据进行分析。首先对道路实测数据进行预处理,再采用层次聚类法确定不同交通流相位临界密度,最后利用传统... 展开更多; 关键词交通流预处理层次聚类三相交通流速度-密度模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

暴雨对快速路速度—密度关系影响的实证分析被引量：5: 4; 作者孙洪运杨金顺吴兵《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期221-227,共7页; 研究了暴雨对不同车道数的城市快速路交通运行的影响.首先估算了暴雨下自由流车速、通行能力等关键参数下降幅度;然后利用最小二乘法标定了6种连续型速度—密度模型,最后评价了模型估计关键参数能力和预测车速能力.研究表明:暴雨下路段... 展开更多; 关键词交通工程速度-密度模型最小二乘法车道数自由流车速通行能力; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习的中观交通仿真器模型参数标定被引量：7: 5; 作者江竹张琦 +1 位作者林勇黄永宣《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第24期5692-5695,5721,共5页; 针对经典速度-密度模型在精确刻画交通流动态变化特性时所存在的局限性,将更丰富的路段检测信息运用到中观交通仿真模型参数的标定过程中。提出先对路段检测数据进行预处理,再采用机器学习方法中的局部加权回归、k-均值聚类、k-最近邻方... 展开更多; 关键词速度-密度模型中观交通仿真预处理机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名北京市快速环路速度-密度模型研究被引量：9: 1; 作者孙宇星陈德望吴建平; 机构北京交通大学交通运输学院北京交通大学电子信息工程学院北京交通大学中英智能交通中心; 出处《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期70-73,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(50322283) 北京交通大学引进人才基金(2003RC049); 文摘以北京市快速环路系统为研究对象,对微波检测器(RTMS)获得的交通流数据进行处理分析,研究北京市快速环路交通流运行特征,建立了速度＿密度模型.同时分析了北京市快速环路速度＿密度模型在快速路研究中的作用,指出了快速路出入口对保持自由流速度的不利影响.这为交通控制优化、车流波形成机理的研究提供了基础.; 关键词交通流模型微波检测器快速环路速度-密度模型北京自由流速度; Keywords traffic flow model Remote Transportation Microwave Sensor(RTMS) urban expressway speed-density model; 分类号 U491.11 [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

题名适用于山地城市的Logistics速度-密度模型被引量：2: 2; 作者周约珥龚华凤赵聪霄黄博亚徐小童; 机构林同棪国际工程咨询(中国)有限公司重庆市山地城市可持续交通工程技术研究中心; 出处《科学技术与工程》北大核心 2021年第4期1624-1628,共5页; 基金重庆市建设科技计划(城科字2019第1-5-3)。; 文摘为了计算山地城市不同立交基本段的通行能力,明确交通速度-密度的量化关系,根据Logistics模型的数学描述与连续交通流的一般规律,推导了不同交通流参数间的关系,建立了基于Logistics的速度-密度关系模型,并根据重庆市不同立交基本段与交通环境下采集的连续交通流数据,对模型进行了验证与分析。结果表明:在山地城市的复杂道路环境下,本文模型对实际交通流数据拟合精度较高,且标定的参数基本合理;本文模型的表达式简单,且主要标定参数的物理意义相对明确;针对自由流状态的道路,模型仍可标定相对合理的参数;山地城市道路的最佳交通密度明显高于《道路通行能力手册》(Highway Capacity Manual)的建议值,均值为38.55 pcu/(km·ln)。据上述建模结果可知,基于Logistics建立的模型能准确地描述山地城市的速度-密度关系,对于今后交通流研究而言,具有良好的借鉴意义。; 关键词交通工程速度-密度关系模型 LOGISTICS 连续流最佳交通密度; Keywords traffic engineering the model of speed-density relationship logistics uninterrupted flow optimal density; 分类号 U491.2 [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

题名基于机器学习的城市快速路速度-密度关系模型被引量：5: 3; 作者林豪江竹李树彬; 机构西华大学山东警察学院交通管理工程系; 出处《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第6期1109-1116,共8页; 基金国家自然科学基金面上项目(11772230) 西华大学研究生创新基金项目(ycjj2019043) 西华大学汽车工程四川省高校重点实验室开放基金项目(szjj2017-014)。; 文摘为进一步提高速度-密度关系模型的精度以及更加精确刻画当前道路交通流动态变化特性,采用基于机器学习的方法对北京市三环路实测数据进行分析。首先对道路实测数据进行预处理,再采用层次聚类法确定不同交通流相位临界密度,最后利用传统速度-密度模型、BP神经网络以及局部加权回归进行对比分析并建立分相位的道路交通流速度-密度关系模型。利用现场实测数据对模型进行测试,结果表明:采用层次聚类可以为每个相位计算出更准确的分界点;与传统模型相比较,采用基于机器学习的方法为每个相位估计速度-密度关系模型能够获得更高的精度;对道路交通流进行分相位,建立速度-密度关系模型比基本图论的方法更能准确捕捉动态交通流的变化趋势。; 关键词交通流预处理层次聚类三相交通流速度-密度模型; Keywords traffic flow pre-processed hierarchical clustering three-phase traffic flow speed-density model; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名暴雨对快速路速度—密度关系影响的实证分析被引量：5: 4; 作者孙洪运杨金顺吴兵; 机构同济大学道路与交通工程教育部重点实验室青岛理工大学汽车与交通学院; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期221-227,共7页; 文摘研究了暴雨对不同车道数的城市快速路交通运行的影响.首先估算了暴雨下自由流车速、通行能力等关键参数下降幅度;然后利用最小二乘法标定了6种连续型速度—密度模型,最后评价了模型估计关键参数能力和预测车速能力.研究表明:暴雨下路段的自由流车速和通行能力下降幅度、模型估计关键参数能力和预测车速能力都随车道数不同而不同.因此有必要区分暴雨对不同车道数快速路路段的影响.; 关键词交通工程速度-密度模型最小二乘法车道数自由流车速通行能力; Keywords traffic engineering speed-density model least-square method number of lanes free-flow speed capacity; 分类号 U491.2 [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

题名基于机器学习的中观交通仿真器模型参数标定被引量：7: 5; 作者江竹张琦林勇黄永宣; 机构西安交通大学电子与信息工程学院山东省科学院自动化研究所北京易华录信息技术有限公司山东省科学院自动化研究所; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第24期5692-5695,5721,共5页; 基金国家自然科学基金(60504025); 文摘针对经典速度-密度模型在精确刻画交通流动态变化特性时所存在的局限性,将更丰富的路段检测信息运用到中观交通仿真模型参数的标定过程中。提出先对路段检测数据进行预处理,再采用机器学习方法中的局部加权回归、k-均值聚类、k-最近邻方法,分别将车流密度,密度与流量作为变量标定车速。利用现场数据对算法进行了大量测试,结果表明,算法是有效的,适用于基于仿真的动态交通分配系统。; 关键词速度-密度模型中观交通仿真预处理机器学习; Keywords speed-density model mesoscopic traffic simulator preprocessing machine learning; 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	北京市快速环路速度-密度模型研究	孙宇星陈德望吴建平	《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2004	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	适用于山地城市的Logistics速度-密度模型	周约珥龚华凤赵聪霄黄博亚徐小童	《科学技术与工程》北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于机器学习的城市快速路速度-密度关系模型	林豪江竹李树彬	《西安科技大学学报》 CAS 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	暴雨对快速路速度—密度关系影响的实证分析	孙洪运杨金顺吴兵	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2016	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于机器学习的中观交通仿真器模型参数标定	江竹张琦林勇黄永宣	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	7	在线阅读下载PDF 职称材料