国家科技攻关计划(2002BA404A07)
- 作品数：3 被引量：45H指数：2
- 相关作者：孙棣华李永福董均宇廖孝勇田川更多>>
- 相关机构：重庆大学更多>>
- 发文基金：重庆市科技攻关计划国家科技攻关计划国家教育部“211”工程更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于量子神经网络的道路交通事故预测被引量：2
- 2010年
- 道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容.针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型.模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性.实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.
- 孙棣华唐亮付青松李永福解佳
- 关键词：交通工程道路交通事故量子神经网络相空间重构
- 基于GPS探测车的道路交通状态估计技术被引量：23
- 2007年
- 应用车载GPS探测车的运行数据来估计道路交通状态是目前交通检测领域的新技术。从该技术基本概念出发,重点对其中的数据采集和交通参数估计问题进行了探讨。结合英国浮动车数据系统(FVD)数据采集的优化模式及目前探测车最小覆盖率的研究,讨论了数据采集的效率与样本大小的问题。分析了目前典型的GPS探测车交通参数估计模型,如多元回归、神经网络、模糊推理及速度积分等模型。对该技术的进一步发展及在我国的应用前景进行了分析和展望。
- 孙棣华董均宇廖孝勇
- 关键词：数据采集
- 基于多前车位置及速度差信息的车辆跟驰模型被引量：20
- 2010年
- 在全速度差模型(Full velocity difference,FVD)模型和多速度差模型(Multiple velocitydifference,MVD)的基础上,提出了一种基于多前车位置及速度差信息的跟驰模型(Multiple ahead& velocity difference,MAVD),以期更加客观地描述实际中的交通现象.通过对MAVD模型进行线性稳定性分析,并与FVD和MVD模型进行比较,发现自由流稳定的敏感系数临界值变小,稳定区域明显增加.同时,对MAVD模型进行了非线性分析,得出了其mKdV方程,并给出了其车头间距的扭结波解.最后对MAVD模型进行了的数值仿真,结果表明MAVD模型能有效的抑制交通流的堵塞.
- 孙棣华李永福田川
- 关键词：交通流跟驰模型稳定性分析MKDV方程
