郑黎黎
- 作品数：69 被引量：138H指数：7
- 供职机构：吉林大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术经济管理理学更多>>
- 公交线网调整决策支持系统的总体设计被引量：2
- 2005年
- 阐述了公交线网调整决策支持系统BNDSS的总体设计过程,分析了系统的功能和用户需求,对系统结构、模型库和数据库进行了详细设计,并运用GIS软件对实际公交网络进行了公交线路的调整。
- 范海雁吴志周杨晓光郑黎黎
- 关键词：决策支持系统公交线网GIS软件公交线路公交网络模型库
- 显示板诱导与区域控制协同运作的区域交通管理系统
- 一种显示板诱导与区域控制协同运作的区域交通管理系统，涉及信息处理技术领域，主要由区域交通信息采集器、区域交通管理器、区域交通诱导决策装置，区域交通控制决策装置、区域交通信息传输系统、可变信息显示板以及信号控制机组成，本发...
- 杨兆升于德新张林管青汪健杨庆芳姜桂艳王薇郑黎黎王媛
- 文献传递
- 一种面向停车生成率获取的商业综合体模糊聚类方法
- 本发明公开了一种面向停车生成率获取的商业综合体的模糊聚类方法，涉及停车规划与管理领域，本发明通过将商业综合体内各类功能用地的建筑规模、商业综合体内建筑功能类型、周围第一圈主干道合围范围内道路饱和度、公交可达性、停车供给能...
- 郑黎黎肖雪丁同强林赐云孙宝凤于德新杨庆芳席建锋周户星彭博胡隽明
- 基于混合算法优化SVM的短时交通流预测被引量：6
- 2017年
- 为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于混合算法优化支持向量机的短时交通流预测模型。在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,对粒子群算法进行改进,然后用改进后的粒子群算法优化支持向量机,得到最优的支持向量机模型,最后实现城市道路的短时交通流预测。以检测器采集到的长春市路网数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与传统的支持向量机模型、粒子群优化支持向量机模型相比,所提出的混合算法优化支持向量机模型的相对误差波动较稳定,得到的短时交通流平均预测精度分别提高了3.63%和2.46%,说明所提出模型的短时交通流预测效果更好。
- 梅朵郑黎黎刘春晓王秀芹
- 关键词：城市交通短时交通流预测遗传算法粒子群算法支持向量机
- 基于动态窗口的运动车辆颜色特征提取算法
- 2010年
- 提出了基于动态窗口的运动车辆颜色提取算法,其中颜色提取窗口根据车辆中心坐标在交通场景中的位置以及车辆类型的不同进行动态调整;颜色提取算法采用RGB颜色模型,利用颜色的一阶矩和二阶矩作为车辆主体颜色的判定依据。算法经实验验证具有较高的检测精度。
- 佟守愚郑黎黎杨吉丁同强
- 关键词：运动车辆
- 一种基于兴奋分析的车辆驾驶参数控制方法及系统
- 本发明属于驾驶人情绪识别技术和道路车辆驾驶系统控制技术领域，尤其涉及一种基于兴奋分析的车辆驾驶参数控制方法及系统，包括图像采集模块、图像预处理模块、兴奋识别与分析模块、油门控制模块、制动控制模块、方向盘控制模块和主控模块...
- 丁同强佟强孙健王汝鑫席建锋郑黎黎张连欣刘梓伟李铸鹏董龙威袁蕾张克鑫李敏冯婷
- 基于视频技术的微观交通流信息采集系统研究被引量：8
- 2004年
- 现代检测理论与技术 ,完全有能力采集到完整的微观交通流数据 ,即断面或区域车辆序列信息 ,包括每一辆车的车辆属性、位置属性和运动属性。微观交通流信息对于通行能力分析、智能交通控制、异常交通状态识别、微观交通流特性研究、宏观交通流行为理解以及实验交通工程学的发展 ,具有重要的意义。视频检测技术在微观交通流信息采集和研究中具有无可替代的作用。文章系统分析和完整描述了断面和区域两类微观交通流信息 。
- 张汝华郑黎黎杨晓光宣国荣
- 关键词：交通流交通工程学智能交通控制通行能力视频检测技术
- 一种基于生态编队的物流车准时化运输车路协同管控方法
- 本发明提供一种基于生态编队的物流车准时化运输车路协同管控方法，具体为：物流车辆向车辆管理控制系统发送路径规划需求和车辆配送任务信息；车辆管理控制系统根据相关信息规划物流车辆的最优路径和初始速度序列；车辆管理控制系统分析物...
- 郑黎黎李彦霖孙宝凤丁同强孟凡运高天姜鹏何鑫宇肖政峰王雨营张焱林曹诗雨
- 城市快速路与相邻平行道路协调控制研究
- 我国的城市快速路建设正方兴未艾，已建成快速路的城市在享受到它带来
的幸福后，正在承受它带来的痛苦——城市快速路拥挤。纵观世界各大城市，
城市快速路交通拥挤的主要原因是交通事件的扰动、城市快速路与相邻平行道
路之间缺...
- 郑黎黎
- 基于(SAGA-FCM)-PNN的交通状态判别方法研究被引量：6
- 2019年
- 为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法。针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算法初始聚类中心;将已分类的数据分为训练集与测试集对概率神经网络(PNN)模型进行训练与测试,通过对径向基函数的扩展速度的优化提高PNN算法的准确性;并利用厦门市城市道路地磁检测数据对模型进行实例验证及性能分析。结果表明,文中方法能够有效的实现交通状态的判别,且能够得到全局最优解;同竞争神经网络模型、GRNN模型、SVM模型相比,文中模型的交通状态判别正确率分别提高2.1%,4.5%,2.7%,且具有更好的稳定性。
- 常丽君郑黎黎杨帆
- 关键词：交通状态判别遗传算法模拟退火算法FCM算法
