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基于思维进化优化的多源交通数据融合算法
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作者 陈磊 王江锋 +1 位作者 闫学东 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期705-713,共9页
针对交通数据多传感器融合算法精度不足、稳定性差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络(MEA-BP)融合算法。借助MEA所具有的'趋同'和'异化'操作,在介绍基本原理的基础上,设计了用于优化BP神经网络初... 针对交通数据多传感器融合算法精度不足、稳定性差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络(MEA-BP)融合算法。借助MEA所具有的'趋同'和'异化'操作,在介绍基本原理的基础上,设计了用于优化BP神经网络初始权值和阈值并定向搜寻最优BP神经网络融合模型的融合算法计算步骤。基于所选取的区间速度数据进行实证分析,结果表明:MEA-BP融合算法较BP神经网络算法具有更好的收敛性,在精度和稳定性方面分别提升了9. 38%和31. 44%;时间敏感性分析显示,MEA-BP融合算法也具有良好的可移植性。 展开更多
关键词 交通运输系统工程 城市交通 数据融合 思维进化算法 BP神经网络 实证分析
基于组合深度学习的快速路车道级速度预测研究 预览
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作者 陆文琦 +2 位作者 李萌 王硕 邵壮壮 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期79-86,共8页
随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道... 随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型. 展开更多
关键词 城市交通 速度预测 深度学习 交通流 时空特征
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基于混沌理论和MEA-BPNN模型的快速路短时交通流预测 预览 被引量:1
3
作者 王硕 +2 位作者 李萌 陆文琦 张源 《山东科学》 CAS 2019年第2期98-107,共10页
为提高短时交通流预测的精度,在分析北京市二环路实测交通流数据时空特性和混沌性的基础上,利用混沌理论方法对交通流量时间序列进行相空间重构,并基于思维进化算法提出一种改进的BP神经网络模型,将重构的时间序列数据作为模型输入进行... 为提高短时交通流预测的精度,在分析北京市二环路实测交通流数据时空特性和混沌性的基础上,利用混沌理论方法对交通流量时间序列进行相空间重构,并基于思维进化算法提出一种改进的BP神经网络模型,将重构的时间序列数据作为模型输入进行交通流预测。结果表明,基于该模型的预测结果与基于传统BPNN模型的预测结果相比,均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别下降31.11%、20.71%和37.28%,证明了模型具有更精确的预测能力。 展开更多
关键词 短时交通流预测 混沌理论 相空间重构 神经网络 思维进化算法
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基于多目标遗传算法的浮动车地图匹配方法 预览
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作者 陆文琦 邵壮壮 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期585-592,共8页
针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相... 针对低频浮动车数据存在定位误差、数据缺失等问题,提出了一种基于多目标遗传算法的地图匹配方法(multi-criteria genetic algorithm-based map-matching method,MGA-MM),多目标遗传算法的适应度由空间相似度、修正的最短路径和方向相似度加权得出,引入动态时间规整(dynamic time warping,DTW)技术估计定位路径和修正路径之间的空间相似度,并利用A^*算法计算修正轨迹的最短路径.选择北京市海淀区低频浮动车GPS数据进行相应实验测试,测试结果表明该地图匹配方法具有理想的匹配精度且匹配速度较快,当采样间隔为10~20 s时,匹配正确率达93. 7%,能够满足工程应用中低频浮动车地图匹配实时性和准确性的要求. 展开更多
关键词 低频浮动车 地图匹配 多目标遗传算法 动态时间规整 A^*算法
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基于深度学习的网约车供需缺口短时预测研究 预览
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作者 李萌 +2 位作者 芮小平 陆文琦 王硕 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期223-230,共8页
城市不同区域网约车供需缺口预测可为车辆调度策略提供支持,从而提高车辆运行效率和乘客服务水平.为实现网约车供需缺口短时预测,提出一种基于时空数据挖掘的深度学习预测模型(Spatio-Temporal Deep Learning Model, S-TDL).该模型由时... 城市不同区域网约车供需缺口预测可为车辆调度策略提供支持,从而提高车辆运行效率和乘客服务水平.为实现网约车供需缺口短时预测,提出一种基于时空数据挖掘的深度学习预测模型(Spatio-Temporal Deep Learning Model, S-TDL).该模型由时空变量模型、空间属性变量模型和环境变量模型3个子模型融合而成,可捕捉时空关联性、区域差异性和环境变化对供需缺口的影响.同时,提出特征聚类最大信息系数两阶段特征选择方法,筛选与供需缺口相关性强的特征变量,提高训练效率,减少过拟合.滴滴出行实例分析证明,特征选择后的S-TDL模型预测精度显著优于BP神经网络、长短期记忆网络和卷积神经网络. 展开更多
关键词 城市交通 供需缺口预测 深度学习 网约车 时空关联性
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基于卷积神经网络的自行车骑行行为识别 预览
6
作者 邵壮壮 姜若琳 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2019年第1期72-79,共8页
为研究适合我国城市交通的自行车骑行行为分类识别方法,实施骑行行为视频调查试验,并提取骑行者骑行特征信息。结合我国交通现状和自行车交通特点,提出一种新的骑行行为分类方法,新的行为分类可基本覆盖我国自行车交通的所有骑行行为场... 为研究适合我国城市交通的自行车骑行行为分类识别方法,实施骑行行为视频调查试验,并提取骑行者骑行特征信息。结合我国交通现状和自行车交通特点,提出一种新的骑行行为分类方法,新的行为分类可基本覆盖我国自行车交通的所有骑行行为场景。采用提出的行为分类方法对试验个体骑行行为进行人工分类标记,得到不同骑行场景下的骑行行为分类数据集。基于卷积神经网络(CNN)建立自行车骑行行为识别模型,考虑模型输入特征特性以及分类任务复杂度对模型结构进行迭代设计选优,调整模型网络组成和卷积参数,得到分类效果显著的模型结构。对比分析多元Logit分类模型、三层全连接层BP神经网络模型,与本文的卷积网络模型在骑行行为分类预测的表现,在20 000次迭代训练之后, 3个模型均得到收敛结果。结果表明,提出的骑行行为分类模型准确率分别高于多元Logit模型20%,高于BP网络模型15%,显著优于对比模型的识别效果。卷积网络模型可有效解析骑行行为与各骑行特征因素之间的关系。 展开更多
关键词 城市交通 骑行行为识别 卷积神经网络 自行车骑行 深度学习
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基于改进人工蜂群算法优化小波神经网络的短时交通流预测 预览 被引量:2
7
作者 黄恩潭 《山东科学》 CAS 2018年第2期79-87,共9页
为了提高城市道路短时交通流量的预测精度,克服小波神经网络预测过程中存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺点,提出改进的人工蜂群算法优化小波神经网络预测模型。该算法引入差分进化算法中的自适应变异操作和遗传算法中的选择算子... 为了提高城市道路短时交通流量的预测精度,克服小波神经网络预测过程中存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺点,提出改进的人工蜂群算法优化小波神经网络预测模型。该算法引入差分进化算法中的自适应变异操作和遗传算法中的选择算子、交叉算子与变异算子来优化传统的人工蜂群算法,改善人工蜂群算法后期收敛速度慢、局部搜索能力弱的缺点。本文使用该算法优化小波神经网络的参数并对短时交通流进行预测,模型的仿真结果表明,改进人工蜂群算法优化小波神经网络预测的结果误差更小,精确度更高,训练次数少,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 短时交通流量 小波神经网络 人工蜂群算法 遗传算法 差分进化算法
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基于预处理的点到点最短路径计算方法 预览
8
作者 陆文琦 +2 位作者 李萌 王硕 张源 《山东科学》 CAS 2018年第2期64-71,共8页
基于经典的Dijkstra算法,研究采用预处理的点到点最短路径算法。通过引入双向Dijkstra和基于reach的预处理方法形成新的RE算法,并利用C++编程设计算法程序,将新算法应用于交通工程领域。利用EFSS数据结构搭建考虑交叉口和路段延误的... 基于经典的Dijkstra算法,研究采用预处理的点到点最短路径算法。通过引入双向Dijkstra和基于reach的预处理方法形成新的RE算法,并利用C++编程设计算法程序,将新算法应用于交通工程领域。利用EFSS数据结构搭建考虑交叉口和路段延误的交通网络,检验新算法的适用性和效率,结果发现RE算法与Dijkstra算法相比,搜索速度有大幅提升且能保证路径查询的正确性,RE算法在大规模网络上优势更为显著,查询时间约为Dijkstra算法的10%。 展开更多
关键词 双向 DIJKSTRA 算法 基于 REACH 的剪枝方法 RE算法 路径优化
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基于时空融合的城市快速路短时交通流预测 预览 被引量:1
9
作者 陆文琦 陈伦 《计算机仿真》 北大核心 2018年第9期136-140,206共6页
短时交通流预测是交通状态判别和交通拥堵预测的重要基础。在选择速度作为建立交通流预测模型的基础上,对度速的时间相关性和空间相关性进行分析,针对以上两种特性,采用ARIMA模型和PSO优化的BP神经网络模型分别对交通流进行短时速度... 短时交通流预测是交通状态判别和交通拥堵预测的重要基础。在选择速度作为建立交通流预测模型的基础上,对度速的时间相关性和空间相关性进行分析,针对以上两种特性,采用ARIMA模型和PSO优化的BP神经网络模型分别对交通流进行短时速度预测,并将预测结果利用可更新的动态权值加权融合得到最终的组合预测模型。利用北京市二环微波数据进行仿真和分析,将组合模型预测结果与单独使用两种模型的预测结果进行对比,结果发现组合模型预测的平均相对误差为5.8%,有效地提高了速度预测精度,并利用组合优化模型对早晚高峰特定时间段进行预测,早晚高峰平均相对误差分别为3.0%和4.6%,体现该模型较好的适用性。 展开更多
关键词 交通流 神经网络 速度预测
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降雨条件下高速公路短时行程时间预测研究 预览 被引量:1
10
作者 李萌 +2 位作者 王硕 陆文琦 张源 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2018年第4期90-96,共7页
为实现降雨条件下高速公路路段行程时间短时预测,掌握恶劣天气下交通信息、提供交通诱导和决策支持,在已获取交通和气象数据基础上应用半距离法估计路段行程时间。并以遗传算法优化的径向基函数(RBF)神经网络和K最近邻非参数回归(KN... 为实现降雨条件下高速公路路段行程时间短时预测,掌握恶劣天气下交通信息、提供交通诱导和决策支持,在已获取交通和气象数据基础上应用半距离法估计路段行程时间。并以遗传算法优化的径向基函数(RBF)神经网络和K最近邻非参数回归(KNN)算法为基础,提出1种基于动态权重的行程时间组合预测模型。该组合预测模型的融合权重依据定义的动态误差的变化而持续调整,以保证子模型中精度较高的预测结果对最终结果有较大影响,从而提高预测精度。选取京港澳高速公路湖北省境内军山-武汉南路段,分析该路段降雨条件下行程时间特性,掌握其不同时段和不同降雨强度下行程时间变化规律,并进行预测。结果表明,组合预测模型能有效预测行程时间高峰变化,反应及时且预测精度较高,达到0.98,平均绝对百分误差1.99%;而单一的RBF神经网络和KNN算法的平均绝对百分误差分别为3.40%和2.60%,且拟合程度不如组合预测模型。 展开更多
关键词 交通工程 行程时间预测 径向基函数神经网络 K最近邻非参数回归 组合预测 降雨
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基于模糊综合评价的城市快速路交通状态判别研究 预览 被引量:2
11
作者 陈伦 陆文琦 《山东科学》 CAS 2017年第5期62-69,共8页
选取速度和占有率评价指标,建立基于熵权法和灰色关联分析的快速路交通状态模糊判断模型。模糊综合评价的权重由熵权法和灰色关联分析组合分析得到,最终通过计算得到交通状态的量化结果。结合实例分析可知,方法可行且有效,与基于单一速... 选取速度和占有率评价指标,建立基于熵权法和灰色关联分析的快速路交通状态模糊判断模型。模糊综合评价的权重由熵权法和灰色关联分析组合分析得到,最终通过计算得到交通状态的量化结果。结合实例分析可知,方法可行且有效,与基于单一速度或占有率的方法相比,具有较好的稳定性,能够为城市快速路交通状态判别提供理论依据。 展开更多
关键词 交通工程 交通状态判别 模糊综合评价 权重分配 快速路
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基于AHP灰色理论的道路交通流数据质量评价 预览
12
作者 庄广新 +1 位作者 马韵楠 赵莹 《山东科学》 CAS 2017年第1期69-75,共7页
交通流信息采集的过程中由于受到设备自身及外在环境等因素的影响,所采集的数据容易出现失真、缺失和冗余等质量问题,无法满足智能化交通管理的要求。本文以准确度、完整度和时效性等3个数据特性作为评价指标,提出了基于层次分析法与灰... 交通流信息采集的过程中由于受到设备自身及外在环境等因素的影响,所采集的数据容易出现失真、缺失和冗余等质量问题,无法满足智能化交通管理的要求。本文以准确度、完整度和时效性等3个数据特性作为评价指标,提出了基于层次分析法与灰色聚类分析的道路交通流数据质量评价方法,采用层次分析法确定评价指标的权重,采用灰色系统理论白化权函数建立各指标关联度矩阵模型,结合北京市二环路实测数据进行了实例分析,证明了方法的可行性。 展开更多
关键词 交通工程 数据质量评价 AHP灰色理论 道路交通流
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城市快速路交通流特性分析 预览 被引量:1
13
作者 杨骁路 +1 位作者 邢珊珊 庄广新 《山东科学》 CAS 2016年第3期71-80,共10页
基于北京市二环微波检测器所获取的交通流数据,建立了快速路流量、速度和占有率关系模型,拟合得到交通流曲线,据此来研究交通流的运行特征。应用模糊c均值聚类得到自由流、拥挤流及阻塞流3种交通流状态划分结果,从而定量标定快速路上3... 基于北京市二环微波检测器所获取的交通流数据,建立了快速路流量、速度和占有率关系模型,拟合得到交通流曲线,据此来研究交通流的运行特征。应用模糊c均值聚类得到自由流、拥挤流及阻塞流3种交通流状态划分结果,从而定量标定快速路上3种交通流状态的区域范围。通过对交通流基本参数时变特性、空间特性以及交通流状态分析,能够全面掌握快速路交通状况,为快速路交通管理提供指导。 展开更多
关键词 快速路 交通流参数 交通流状态
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基于速度的城市快速路交通拥堵预测研究 预览 被引量:6
14
作者 邢珊珊 +2 位作者 沈立杰 杨骁路 庄广新 《交通信息与安全》 2016年第2期48-54,共7页
交通拥堵预测是解决交通拥堵问题的重要步骤之一。为缓解交通拥堵,选取速度这一参数建立交通拥堵预测模型。在对速度时间相关性和空间相关性分析的基础上,提出了基于时空特性和径向基神经网络的速度预测多点模型。将预测结果与决策阈值... 交通拥堵预测是解决交通拥堵问题的重要步骤之一。为缓解交通拥堵,选取速度这一参数建立交通拥堵预测模型。在对速度时间相关性和空间相关性分析的基础上,提出了基于时空特性和径向基神经网络的速度预测多点模型。将预测结果与决策阈值相比较,粗略地判定拥堵等级,并运用模糊算法对速度和拥堵程度进行量化,建立相应的模糊规则体系,并应用模糊逻辑推理得到定量的拥堵度指标。结合实例进行仿真和分析,与基于单一时间序列的预测方法相比较,基于时空特性的预测方法的平均绝对相对误差由7.45%下降到了3.61%,有效地提高了速度预测精度,基于速度的拥堵预测模型的识别准确率较高。利用模糊算法评判拥堵程度,可得到量化的拥堵度指标,使拥堵程度一目了然。 展开更多
关键词 城市道路交通 拥堵预测 径向基神经网路 地点车速 速度阈值 模糊判断
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基于灰色理论的北京公交客运量的预测和分析 预览 被引量:2
15
作者 孙智源 +1 位作者 白同舟 孙煦 《交通标准化》 2009年第15期 80-83,共4页
对公交客运量的预测和分析是非常重要的工作,通过预测和分析方法的简单比选,确定应用灰色理论进行北京公交客运量的分析和预测。根据灰色理论,建立灰色预测模型预测公交客运量,并建立灰色关联模型从供给、需求和竞争三个方面分析公... 对公交客运量的预测和分析是非常重要的工作,通过预测和分析方法的简单比选,确定应用灰色理论进行北京公交客运量的分析和预测。根据灰色理论,建立灰色预测模型预测公交客运量,并建立灰色关联模型从供给、需求和竞争三个方面分析公交客运量,是公交客运量预测和分析的实际应用方法之一。 展开更多
关键词 北京公交 客运量 灰色理论 灰预测 灰关联
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基于蚁群算法的交通控制与诱导协同研究 被引量:15
16
作者 李善梅 邵春福 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期 2754-2756,2761,共4页
以路网总行程时间最小为目标,兼顾路网流量的均衡,建立了城市交通控制与诱导的协同模型。引入了蚁群算法的思想,并利用此算法对模型进行求解,得到最佳路径和最佳信号配时方案;最后采用小型路网进行仿真试验,通过跟实际的交通流对比,表... 以路网总行程时间最小为目标,兼顾路网流量的均衡,建立了城市交通控制与诱导的协同模型。引入了蚁群算法的思想,并利用此算法对模型进行求解,得到最佳路径和最佳信号配时方案;最后采用小型路网进行仿真试验,通过跟实际的交通流对比,表明此方法能有效均衡路网流量,并能有效节约路网的总行程时间。 展开更多
关键词 交通流诱导 交通控制 协同 蚁群算法 仿真
城市交通流诱导与交通控制协同模型研究及仿真 预览
17
作者 李善梅 《物流技术》 2008年第6期 65-67,共3页
以路网总行程时间最小为目标,建立了城市交通流诱导与控制的协同模型,并基于蚁群算法对求解流程进行了设计,最后,应用此方法对小型路网进行仿真实验,通过实验前后对比,表明此方法能有效减少路网总行程时间。
关键词 城市交通 交通流诱导 交通控制 协同 蚁群算法 仿真
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相邻交叉口相位差优化模型及仿真 预览 被引量:12
18
作者 于雷 邵春福 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第S1期共6页
由于国内交通流特点与国外有很大不同,导致采用国外的信号控制系统很难达到满意的控制效果。以北京市两个相邻交叉口组成的干道协调控制系统为研究对象,通过分析干道上双向车辆在交叉口的延误规律,考虑车流在行驶过程中的离散性和受阻... 由于国内交通流特点与国外有很大不同,导致采用国外的信号控制系统很难达到满意的控制效果。以北京市两个相邻交叉口组成的干道协调控制系统为研究对象,通过分析干道上双向车辆在交叉口的延误规律,考虑车流在行驶过程中的离散性和受阻情况并结合中国道路交通的实际状况,以车辆延误最小为目标,建立了相邻交叉口相位差协调控制的优化模型。针对传统的图解法和数值解法的缺点,采用遗传算法对该模型进行求解。仿真结果证明本文所建立的模型求解结果优于传统数值解法,能更准确地反映实际的交通运行情况和控制效果,是一种减少相邻交叉口车辆延误的有效方法。 展开更多
关键词 交通运输安全工程 信号交叉口 相位差 最小延误 交通流 仿真
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公路运输货运量预测方法研究 预览 被引量:9
19
作者 曲大义 于雷 《物流技术》 2008年第3期 36-38,共3页
介绍了国内外公路运输货运量的预测方法,分析各种预测方法的优缺点,以及实际的预测效果。针对公路运输货运量受很多相关因素的影响,使得现有的一些预测方法预测精度不高的问题,应用混沌神经网络,建立了公路运输货运量预测的混沌神... 介绍了国内外公路运输货运量的预测方法,分析各种预测方法的优缺点,以及实际的预测效果。针对公路运输货运量受很多相关因素的影响,使得现有的一些预测方法预测精度不高的问题,应用混沌神经网络,建立了公路运输货运量预测的混沌神经网络预测模型,并与传统的BP神经网络预测结果对比,表明此模型具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 混沌神经网络 BP神经网络 公路运输 货运量 预测
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基于浑沌神经网络的动态交通量预测方法研究 预览 被引量:1
20
作者 邵春福 谭晓雨 《交通与计算机》 2007年第6期 28-30,33,共4页
介绍了目前国内外道路交通量预测的方法、特点及实际的预测效果。由于城市道路交通的复杂性,使得一些现有交通量预测方法的预测精度不高。针对这些问题,应用混沌神经网络,建立了城市道路交叉口出口交通量的浑沌神经网络预测模型,并与传... 介绍了目前国内外道路交通量预测的方法、特点及实际的预测效果。由于城市道路交通的复杂性,使得一些现有交通量预测方法的预测精度不高。针对这些问题,应用混沌神经网络,建立了城市道路交叉口出口交通量的浑沌神经网络预测模型,并与传统的BP神经网络预测结果对比,表明此模型具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 混沌神经网络 BP神经网络 建模 交通量 预测
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