江苏省教委自然科学基金(05KJB520056)
- 作品数：3 被引量：49H指数：3
- 相关作者：陈淑燕王炜李文勇张益瞿高峰更多>>
- 相关机构：东南大学南京师范大学更多>>
- 发文基金：江苏省教委自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程更多>>
- 粒子群优化算法在交通信号配时中的应用被引量：11
- 2006年
- 以交叉口车辆平均延误和停车次数最小为目标,建立信号控制交叉口配时模型,运用粒子群优化算法求解该模型,得到各相位最优配时参数绿信比和周期时长。以某一交叉口为实例,将此方法配时结果与经典配时方法的结果进行比较,交叉口车辆停车次数略有上升,通行能力略有降低,但是车辆的平均延误时间大大降低。这表明运用粒子群优化算法解决交叉口配时问题是有效和可行的。
- 瞿高峰陈淑燕
- 关键词：交通信号粒子群优化算法
- 实时交通数据的噪声识别和消噪方法被引量：21
- 2006年
- 以常用的交通数据———交通量时间序列的实测数据为例,给出多个噪声识别及消噪预处理的实验结果.为提高建模的准确度,采用模糊减法聚类对交叉口实测交通量进行噪声识别.对实测交通量采用奇异值分解的滤波方法进行除噪预处理,并通过训练径向基函数网络进行预测.与数据未经滤波直接训练网络相比,预测结果的平均绝对相对误差降低了3.31%.用小波变换对交通量数据进行消噪处理,即通过多分辨率的小波分解和重构来实现消噪.实验表明,若对原始交通量时间序列消噪后再建立预测模型,将获得更好的预测结果,这说明研究的噪声识别和消噪方法的可行性和有效性.
- 陈淑燕王炜李文勇
- 关键词：噪声识别消噪交通数据小波分析免疫算法
- 短时交通量时间序列智能复合预测方法概述被引量：17
- 2006年
- 短时交通量预测是智能运输系统的核心研究内容之一,已成为交通工程领域重点研究课题。对国内外短时交通量时间序列的预测方法尤其是智能复合预测方法进行概述和总结,重点介绍灰色预测模型、模糊预测、遗传算法、神经网络、灰色神经网络、神经网络集成、统计学习理论、混沌预测、小波分解与重构的方法、以及由上述模型互相组合构成的各种智能组合预测模型等,并指出智能复合预测方法是解决短时交通量时间序列预测问题的有效途径和发展趋势。
- 张益陈淑燕王炜
- 关键词：交通工程
