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复杂网络中观交通流动态限速控制策略研究 被引量:2
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作者 李树彬 傅白白 +2 位作者 孙涛 党文修 高歌 《复杂系统与复杂性科学》 CSCD 北大核心 2017年第4期32-42,共11页
为研究大数据时代下的复杂性科学问题,利用当前新兴的复杂网络理论结合改进的交通流仿真模型,研究可变限速对动态交通的影响,进而分析了不同的网络结构下最优的可变限速控制策略。结果表明最优的可变限速控制策略可以优化网络的交通状... 为研究大数据时代下的复杂性科学问题,利用当前新兴的复杂网络理论结合改进的交通流仿真模型,研究可变限速对动态交通的影响,进而分析了不同的网络结构下最优的可变限速控制策略。结果表明最优的可变限速控制策略可以优化网络的交通状态。结论有助于帮助交通管理部门提出合理的交通规划方案以及制定有效的交通管理及控制措施。 展开更多
关键词 复杂网络 可变限速 交通流 仿真模型 控制策略
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基于机器学习的城市快速路速度-密度关系模型 被引量:5
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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... 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。 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
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城市快速路交通流参数估计方法研究 被引量:5
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作者 张辉 江竹 +1 位作者 李树彬 雷震宇 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第3期507-512,共6页
车辆速度、密度、流量关系模型是研究交通流道路通行能力和交通运行状况的重要依据,针对真实道路车辆速度估计,展开经典交通流参数估计解析模型和基于机器学习方法模型的估计效率研究,并提出一种聚类最小二乘方法估计车辆速度。真实交... 车辆速度、密度、流量关系模型是研究交通流道路通行能力和交通运行状况的重要依据,针对真实道路车辆速度估计,展开经典交通流参数估计解析模型和基于机器学习方法模型的估计效率研究,并提出一种聚类最小二乘方法估计车辆速度。真实交通道路往往存在大量随机因素,而且现场采用的是微波监测器采集数据,导致原始数据存在极大的不确定性,因此,该方法首先对实测数据进行修复、校正和平滑等预处理;为了提高参数估计的效率和准确性,该方法采用k均值聚类对预处理后数据进行聚类;最后采用最小二乘法估计车辆速度。利用实测数据对算法进行测试,结果表明,文章所提出的算法估计效果优于经典解析模型,提高了交通流参数的估计精度,对更加精确的刻画交通流变化趋势有一定的现实意义。 展开更多
关键词 交通流参数估计 预处理 最小二乘 解析模型 机器学习
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地铁建设对公交系统鲁棒性的影响 被引量:4
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作者 林兆丰 李树彬 孔祥科 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期66-73,共8页
为提高城市公交系统的鲁棒性,制定了基于换乘的加边策略。以济南市公交-地铁复合网络为例,研究了网络的特性参数和鲁棒性,并提出基于换乘的加边策略提高网络鲁棒性。研究表明:复合网络具有小世界和无标度网络特性;网络在蓄意攻击下比随... 为提高城市公交系统的鲁棒性,制定了基于换乘的加边策略。以济南市公交-地铁复合网络为例,研究了网络的特性参数和鲁棒性,并提出基于换乘的加边策略提高网络鲁棒性。研究表明:复合网络具有小世界和无标度网络特性;网络在蓄意攻击下比随机攻击更具脆弱性;在介数攻击下,高度加边策略对网络鲁棒性提升较为显著,使网络瘫痪时被攻击站点比例提升50.46%;在随机攻击和度攻击下,高介数加边策略对网络鲁棒性提升较为显著,使被攻击站点比例分别提升23.35%和39.81%。 展开更多
关键词 复杂网络 公交-地铁复合网络 鲁棒性分析 加边策略
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考虑实际路况下排气温度的重型柴油车NO_(x)排放模型 被引量:1
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作者 吉喆 王鑫 +2 位作者 尹航 范鹏飞 宋国华 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期136-144,共9页
选择性催化还原技术(SCR)是降低重型柴油车氮氧化物(NO_(x))排放的常用技术之一,且SCR系统内的NO_(x)转化率与尾气温度密切相关。然而,现有的NO_(x)排放测算模型主要考虑车辆行驶工况,缺少与排气温度的关联分析,从而增加了NO_(x)排放测... 选择性催化还原技术(SCR)是降低重型柴油车氮氧化物(NO_(x))排放的常用技术之一,且SCR系统内的NO_(x)转化率与尾气温度密切相关。然而,现有的NO_(x)排放测算模型主要考虑车辆行驶工况,缺少与排气温度的关联分析,从而增加了NO_(x)排放测算结果的不确定性,对排放清单的建立和减排政策的评估提出了挑战。本研究基于车辆实际运行工况和实测排放数据,建立NO_(x)排放速率库和NO_(x)排放率模型。随后,建立基于机动车比功率(VSP)和热损失系数的尾气温度模型。在此基础上,根据SCR系统中的化学反应原理,建立基于尾气温度的NO_(x)排放模型。最后,利用建立的NO_(x)模型和MOVES模型(移动源排放测算模型)分别估算NO_(x)排放量,并与实际排放情况进行比较分析。结果表明,本研究所提出的考虑实际路况下尾气温度的NO_(x)排放模型可以有效提高NO_(x)排放测算的准确性,在3辆重型柴油公交车上的NO_(x)测算相对误差分别为9.1%、3.9%和3.3%。相较于MOVES模型,相对误差分别降低了24.0、13.1和16.3个百分点。对不同运行工况下的NO_(x)排放特性分析表明,重型柴油货车的平均NO_(x)转化率比柴油公交车高39.2个百分点。 展开更多
关键词 重型柴油车 NO_(x)排放 UREA-SCR 尾气温度模型 运行工况
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城市快速路分层分布式优化控制方法研究 被引量:3
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作者 江竹 林豪 +1 位作者 李树彬 雷震宇 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期101-106,共6页
针对城市快速路控制系统对实时道路交通状况不能及时、有效地响应问题,利用时变的交通状态估计与OD矩阵预测信息,基于智能交通控制及分层分布式思想,提出一个新颖的城市快速路匝道控制方法.采用基于多项式趋势模型的滤波方法对路段总的... 针对城市快速路控制系统对实时道路交通状况不能及时、有效地响应问题,利用时变的交通状态估计与OD矩阵预测信息,基于智能交通控制及分层分布式思想,提出一个新颖的城市快速路匝道控制方法.采用基于多项式趋势模型的滤波方法对路段总的交通需求进行估计与预测,提前确定道路将来排队长度的上界;对快速路网未来的交通状态进行预测,基于全局最优的思想,提前为路网中各个匝道建立协调约束,为匝道调节率的制定提供依据.仿真结果表明,分层分布式的快速路控制系统通过协调各个匝道之间的利益,能够有效缓解高峰出行时的拥堵现象,对实现城市快速路网整体性能优化具有现实意义. 展开更多
关键词 智能交通 全局最优 多项式滤波 城市快速路 分层分布式 多匝道协调
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