喻丹
- 作品数：16 被引量：39H指数：3
- 供职机构：长沙理工大学交通运输工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金交通部应用基础研究项目更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程更多>>
- 一种汽车追尾事故的模糊综合评价被引量：2
- 2006年
- 为克服基于大量统计资料的汽车追尾事故评价方法存在的多种因素随机性,提出了一种追尾事故的模糊综合评价方法。以人、车、路为影响追尾事故的主要因素,建立了追尾事故的多级模糊评价模型。在案例分析中以天气指标的变化为算例,证实评价结果会随条件的变化而发生相应的改变,从而说明多级模糊评价模型的可靠性。
- 吴义虎喻丹
- 关键词：交通工程追尾事故汽车道路交通
- 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
- 控制动作响应延迟下的汽车追尾风险评估被引量：1
- 2010年
- 以驾驶人认知响应不及时引发的追尾事故为研究对象,研究驾驶人车辆控制动作响应延迟对追尾事故的影响.定义了汽车驾驶人不响应概率函数,利用反应时间序列进行了求解,绘制了响应时间曲线.采用ANFIS理论,以前后车速差、后车车速、车间距及驾驶人不响应概率为输入,以汽车追尾概率为输出,建立追尾风险评估模型来预测汽车追尾可能性大小.实例分析表明,利用该模型预测汽车追尾风险大小是可行的.
- 吴义虎喻丹王正武侯志祥
- 关键词：交通安全ANFIS
- 机动车驾驶人行为建模及可靠性分析
- 驾驶人接收的信息越来越复杂,感知、判断、操纵行为等失误的概率越来越大,车辆操纵的稳定性也越来越低。同时驾驶人数量剧增、结构参差不齐,行车过程中可靠性在下降。这些因素使得道路交通事故发生率居高不下、死伤人数逐年增长。因此,...
- 喻丹
- 关键词：机动车驾驶人可靠性分析
- 文献传递
- 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
- 基于小波理论的短时交通流预测方法研究
- 实时、准确的短时交通流预测是智能交通控制与管理的基础，许多预测方法被提出，但是，因未考虑短时交通流中不确定干扰因素的影响，或者将各干扰简单复合统一处理，预测结果准确性较差。
本文从短时交通流特性分析出发，利用P...
- 喻丹
- 关键词：智能交通系统短时交通流小波理论
- 文献传递
- 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
- 一种基于动态期望车头时距的跟驰模型被引量：13
- 2007年
- 现有跟驰模型把期望车头时距视为常量,因实际交通流具有动态性,静态期望车头时距模型并不能确切地描述现实交通流.提出了一种动态期望车头时距的跟驰模型,将其车头时距用韦布尔分布拟合,使其成为随跟驰车辆性能差异和驾驶员自身差异而变化的动态变量.仿真结果表明,基于动态车头时距的跟驰模型能使后随车车速的平均绝对误差从1.715 9 m/s降至0.762 9 m/s,优于静态常量期望车头时距跟驰模型.
- 喻丹吴义虎何霞郭文莲
- 关键词：跟驰模型
- 基于隐Markov的机动车驾驶人状态预测被引量：3
- 2010年
- 以后车车速、前后车速差和车间距作为观察变量输入,驾驶人的驾驶状态作为隐含变量输出,利用隐马尔科夫模型提出了一种机动车驾驶人状态预测方法。首先筛选预测所需的观察状态序列,接着利用隐Markov求解预测时刻所有选中的观察状态序列出现的概率以及各观察状态序列和指定驾驶状态(隐含变量)同时出现的概率,最后利用条件概率将上述两者转化为驾驶人状态概率。为检验方法的预警性能,除考核预报的正确性外,定义了"预报度"衡量驾驶人不良状态概率为P时提前预警的时间。仿真结果表明,预测的驾驶状态变化趋势与PERCLOS监测结果一致,且能实现提前预报,P值越小,预报度越大。
- 喻丹吴义虎王正武
- 关键词：交通工程驾驶人
