在全面推广高速公路差异化收费背景下,针对如何选取差异化收费路段的问题,建立一种基于多源数据的差异化收费路段识别方法.首先,基于高速公路门架数据、收费站出入口流量、普通国省道交通流量自动观测站数据等多源数据,从路段沿线社会...在全面推广高速公路差异化收费背景下,针对如何选取差异化收费路段的问题,建立一种基于多源数据的差异化收费路段识别方法.首先,基于高速公路门架数据、收费站出入口流量、普通国省道交通流量自动观测站数据等多源数据,从路段沿线社会经济发展水平、网络化水平、交通运行特征、交通可转移性、交通负荷均衡性5个维度,构建高速公路差异化收费路段识别指标体系.然后,基于k-means聚类和分类回归树算法(Classification and Regression Trees,CART)建立高速公路差异化收费路段识别模型.最后,以云南省130条高速公路路段为例,提取高速公路差异化收费路段细分规则及关键特征指标.研究结果表明:影响高速公路差异化收费路段细分的关键特征指标分别为路段成网率、收费站节点度、出行成本偏差率、路段全天小时拥挤度、可替代路径数量;根据决策树细分规则可将差异化收费路段划分为差异化上浮型、不适合差异化、差异化下浮型3种,符合高速公路实际收费运营情况.展开更多
在高速铁路场景下,准确估计和跟踪无线电信号的波达方向(Direction of Arrival, DOA)能够有效提升无线通信服务质量.然而,高速移动的无线信道具有快速时变特性,对信号处理的速度和准确性提出了更高的挑战.针对传统的基于信号子空间的DO...在高速铁路场景下,准确估计和跟踪无线电信号的波达方向(Direction of Arrival, DOA)能够有效提升无线通信服务质量.然而,高速移动的无线信道具有快速时变特性,对信号处理的速度和准确性提出了更高的挑战.针对传统的基于信号子空间的DOA估计算法,由于巨大的计算量而无法应用于高速铁路快速时变系统中进行DOA跟踪的问题,提出了基于卡尔曼滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Kalman Filter-Orthonormal Projection Approximation and Subspace Tracking of deflation, K-OPASTd)的DOA算法.首先,搭建基于云平台的铁路信号动态测向系统;然后,建立列车接收信号模型,提出K-OPASTd算法对DOA进行动态跟踪;最后,将本文提出的算法与OPASTd算法所得到的估计角度的均方根误差进行仿真对比实验.研究结果表明:信噪比均为10dB时,本文所提算法的均方根误差比OPASTd算法低约60%;阵元均为20时,K-OPASTd算法的均方根误差比OPASTd算法低约80%.展开更多
针对智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle,CAV)的加入所引发的交通震荡问题,以不同CAV市场渗透率的异质交通流为研究对象,引入CAV车队规模和强度,对异质车队组成进行划分并仿真复现交通震荡现象,采用时空轨迹图和加减速波传...针对智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle,CAV)的加入所引发的交通震荡问题,以不同CAV市场渗透率的异质交通流为研究对象,引入CAV车队规模和强度,对异质车队组成进行划分并仿真复现交通震荡现象,采用时空轨迹图和加减速波传播速度可视化交通震荡的演变情况,同时选用加速、减速持续时间衡量交通震荡周期,速度标准差衡量交通震荡振幅.通过设计考虑CAV车队规模、强度和渗透率因素以及头车不同变速模式的交互实验,探究CAV车队要素和头车不同变速模式对交通震荡的影响.研究结果表明:CAV车队规模、强度和渗透率的提高均对震荡周期的减小具有积极影响;车队规模的扩大会增加震荡振幅,而车队强度的增强会减小震荡振幅;随着CAV渗透率的提高,震荡振幅先上升再下降,当渗透率为0.5~0.6时,震荡振幅达到峰值;头车急减速-急加速模式下的交通震荡周期和振幅最小,头车缓慢减速-缓慢加速模式下的交通震荡周期和振幅最大.展开更多
文摘在全面推广高速公路差异化收费背景下,针对如何选取差异化收费路段的问题,建立一种基于多源数据的差异化收费路段识别方法.首先,基于高速公路门架数据、收费站出入口流量、普通国省道交通流量自动观测站数据等多源数据,从路段沿线社会经济发展水平、网络化水平、交通运行特征、交通可转移性、交通负荷均衡性5个维度,构建高速公路差异化收费路段识别指标体系.然后,基于k-means聚类和分类回归树算法(Classification and Regression Trees,CART)建立高速公路差异化收费路段识别模型.最后,以云南省130条高速公路路段为例,提取高速公路差异化收费路段细分规则及关键特征指标.研究结果表明:影响高速公路差异化收费路段细分的关键特征指标分别为路段成网率、收费站节点度、出行成本偏差率、路段全天小时拥挤度、可替代路径数量;根据决策树细分规则可将差异化收费路段划分为差异化上浮型、不适合差异化、差异化下浮型3种,符合高速公路实际收费运营情况.
文摘在高速铁路场景下,准确估计和跟踪无线电信号的波达方向(Direction of Arrival, DOA)能够有效提升无线通信服务质量.然而,高速移动的无线信道具有快速时变特性,对信号处理的速度和准确性提出了更高的挑战.针对传统的基于信号子空间的DOA估计算法,由于巨大的计算量而无法应用于高速铁路快速时变系统中进行DOA跟踪的问题,提出了基于卡尔曼滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Kalman Filter-Orthonormal Projection Approximation and Subspace Tracking of deflation, K-OPASTd)的DOA算法.首先,搭建基于云平台的铁路信号动态测向系统;然后,建立列车接收信号模型,提出K-OPASTd算法对DOA进行动态跟踪;最后,将本文提出的算法与OPASTd算法所得到的估计角度的均方根误差进行仿真对比实验.研究结果表明:信噪比均为10dB时,本文所提算法的均方根误差比OPASTd算法低约60%;阵元均为20时,K-OPASTd算法的均方根误差比OPASTd算法低约80%.
文摘针对智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle,CAV)的加入所引发的交通震荡问题,以不同CAV市场渗透率的异质交通流为研究对象,引入CAV车队规模和强度,对异质车队组成进行划分并仿真复现交通震荡现象,采用时空轨迹图和加减速波传播速度可视化交通震荡的演变情况,同时选用加速、减速持续时间衡量交通震荡周期,速度标准差衡量交通震荡振幅.通过设计考虑CAV车队规模、强度和渗透率因素以及头车不同变速模式的交互实验,探究CAV车队要素和头车不同变速模式对交通震荡的影响.研究结果表明:CAV车队规模、强度和渗透率的提高均对震荡周期的减小具有积极影响;车队规模的扩大会增加震荡振幅,而车队强度的增强会减小震荡振幅;随着CAV渗透率的提高,震荡振幅先上升再下降,当渗透率为0.5~0.6时,震荡振幅达到峰值;头车急减速-急加速模式下的交通震荡周期和振幅最小,头车缓慢减速-缓慢加速模式下的交通震荡周期和振幅最大.
