李华民
- 作品数：3 被引量：16H指数：2
- 供职机构：重庆大学自动化学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金博士后科研启动基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：交通运输工程经济管理更多>>
- 驾驶员预估效应下车流能耗演化机理研究被引量：2
- 2015年
- 考虑实际交通中驾驶员预估效应对车辆跟驰行为的影响,提出了一个改进跟驰模型.采用线性稳定性理论获得了该模型的线性稳定性判据.运用数值仿真的方法,系统研究了驾驶员预估效应下车流的整体平均能耗和单车能耗的演化机理.研究结果表明,驾驶员预估效应能显著提高车流稳定性,且随着驾驶员预估时长的增加,车流的整体平均能量损耗和单车能量损耗将逐渐降低.
- 孙棣华康义容李华民
- 关键词：能量耗散稳定性分析跟驰模型
- 基于模糊双射软集合的城市物流配送可靠性评价被引量：1
- 2020年
- 为提升城市物流配送服务可靠性,提高客户满意度和增强企业竞争力,针对影响城市物流配送可靠性因素的模糊性和不确定性等特点,基于软集合理论提出了影响城市物流配送服务可靠性的指标,并建立了基于模糊双射软集合的城市物流配送可靠性评价方法。算例表明所建方法能够很好地对城市物流配送可靠性进行评价,对企业改善服务质量和提高服务效率具有重要的理论价值和现实意义。
- 李华民熊维新赵富荣王青青
- 关键词：城市物流配送可靠性决策系统
- 基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法被引量：13
- 2019年
- 为了给公交优先信号配时系统提供足够的'思考'时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明:组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。
- 李华民李华民孙棣华孙棣华陈栋
- 关键词：交通工程小波神经网络智能交通
