湖南省自然科学基金(12JJ5016)
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
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- 相关领域：交通运输工程更多>>
- 基于元胞自动机的城市道路偶发性拥堵交通行为模拟被引量：5
- 2014年
- 以元胞自动机模型为基础,在传统的车辆换道规则上,引入驾驶人行为因素,根据不同区域交通流特点和驾驶行为特点,给出了不同的车辆换道规则,建立了一种适用于城市道路偶发性拥堵交通流行为分析的元胞自动机改进模型。并利用该模型,模拟分析了偶发性拥堵发生时不同车流密度的车辆排队和平均车速情况。
- 吴义虎李意芬喻伟喻丹
- 关键词：城市交通元胞自动机交通行为
- 基于图论的道路偶发性局部拥堵区域动态演化
- 2015年
- 利用实时交通流密度参数,应用图论相关理论和Kruskal算法,分析了交通流阻塞区、过渡区及常态区的动态演化过程,可为城市道路偶发性拥堵疏散控制策略的选取提供依据。利用Matlab进行了数值仿真,分析结果表明了该方法可行。
- 吴义虎谢芝喻伟喻丹屈晓光
- 关键词：图论交通工程
- 基于快速疏散控制的城市道路偶发性交通拥堵区域动态界定及控制子区划分
- 2014年
- 偶发性交通拥堵具有较大的随机性及衍生性,拥堵发生后需要快速进行控制以防止拥堵向上游路段及交叉口漂移,同时应对拥堵内部进行及时疏散。从交通事件的发生导致道路瓶颈到拥堵完全消散这一过程中,拥堵区域的范围是不断变化的。根据交通流参数及拥堵传播速度,提出了一种以疏散为目的的拥堵区域动态划分方法,划分为阻塞区、过渡区和常态区3个动态控制子区。同时,在不同的动态控制子区实施对应的控制措施。数值模拟表明,本研究提出的拥堵区域控制子区动态划分及控制方法能快速疏散拥堵。
- 吴义虎李狄喻伟喻丹
- 关键词：数值仿真
- 基于自适应BP神经网络的城市道路偶发性拥堵判别被引量：2
- 2013年
- 在分析交通拥堵时空分布特征的基础上,将交通流状态划分为正常状态、常发性拥堵和偶发性拥堵3种;以BP神经网络为基本工具,引入粒子群算法确定网络结构,通过加载学习动量项加快网络收敛速度,实现偶发性拥堵的准确、快速识别。研究表明,自适应BP神经网络比传统网络在偶发性拥堵判别方面具有更高的正确率,能实现快速判别。
- 喻丹吴义虎喻伟宋明磊秦滔
- 关键词：城市交通粒子群
