基于FCM-GRNN的驾驶倾向性识别方法

为提高对驾驶倾向性的辨识准确率,进行驾驶倾向性问卷表调查、模拟驾驶、人因工程测试,考虑了驾驶员的心理、生理信息,以及环境、车辆和操作信息的基础上,提出用广义神经网络确定聚类中心,优化模糊c均值聚类算法,实现目标识别级信息融合的方法,对驾驶倾向性进行预测.利用实验数据对识别方法进行验证,结果表明,该算法对驾驶倾向性的预测准确率达到了85.83%,为进一步研究驾驶员倾向的动态特性提供了依据.     

基于逐步回归分析和BP_Adaboost算法的危险驾驶行为辨识

为准确辨识车辆在行驶过程中可能出现的异常加减速,压线行驶,右侧超车驾驶行为,以便于及时给予驾驶员信息反馈和安全预警,使车辆保持安全的运行状态.首先通过虚拟驾驶仿真实验平台,采集驾驶行为的48种车辆运行数据对实验数据进行预处理,获得实验样本1492组;其次利用逐步回归分析对原始数据进行降维处理,并选取其中的最优回归模型获得特征参数;将提取的特征参数数据输入到BP_Adaboost多分类网络中,训练BP_Adaboost多分类网络,对上述驾驶行为进行识别;最后该模型与BP神经网络进行识别结果对比分析.结果表明模型识别率相较于BP神经网络提高了8.81%,达到92.93%,能进行更加有效的安全预警.     

基于PCA与自适应BP算法的侵犯性驾驶行为识别

从机动车安全预警的角度,以有效识别侵犯性驾驶行为为目的,针对传统BP算法学习效率低、收敛速度慢等缺点,提出一种基于PCA与自适应学习速率的BP网络改进识别算法.首先借助人因系统及汽车驾驶平台进行仿真实验,获取驾驶人生理-心理及车辆运行数据集,然后利用主成分分析提取其特征指标,继而应用自适应学习速率BP网络改进算法对驾驶行为进行识别.结果表明:驾驶员呼吸、肌电、速度、油门、车道线偏距以及发动机转速受驾驶行为的影响较大;识别精度为96.17%,对比自适应学习速率BP网络算法、BP网络算法,算法能明显减小训练迭代次数、提高识别精度.     

基于灰色关联的驾驶员驾驶失误分析

通过讨论驾驶员驾驶失误的影响因素,把驾驶失误系统看成是多因素的、关联的、整体的、复杂的灰色系统,从而用灰色关联分析法对驾驶失误系统进行因素分析.灰色关联度分析是通过对灰色系统中有限数据列的分析,寻求系统内部诸多因素之间的相互关系,找出影响目标值的主要因素,进而从总体上把握系统动态运动规律.     

自动驾驶汽车在交通网络中的效能分析

研究了对于三车道的高速公路,自动驾驶汽车对混合交通流的通行能力及安全性的影响。引入变道欲望值、连续刹车率、空间速度方差和时间速度方差的概念,基于交通流元胞自动机模型,针对手动和自动驾驶2种汽车,建立了单向三车道的加减速和换道规则。选取6个评价参数,针对三车道模型,研究了随着自动驾驶汽车比例的增加,车道平均速度、平均速度的方差、交通密度、连续刹车率以及变道次数的变化情况。实验结果表明:在通行能力方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个车道的平均速度、交通密度显著增加,从而大大提高了此交通网路中的通行能力;同时空间速度方差和时间速度方差会显著减少,说明整个交通流的平稳性增加了。在安全表现方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个交通网路中的连续刹车率、变道次数先逐渐增加,然后逐渐减少,从而很好地刻画了安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。     

超速驾驶行为的进化博弈分析

针对交通管理中经常要面对的超速驾驶行为,建立了驾驶员群体之间以及驾驶员群体与交管部门之间的博弈模型及其复制动态方程,并对动态方程做了分析与讨论,得出了博弈模型中各博弈方的进化稳定策略,提出了一些控制和减少超速行为的合理建议.     

自动驾驶测试评价研究综述

随着自动驾驶技术研究的兴起,对自动驾驶车辆建立一个科学完善的测试评价体系也逐渐受到重视.自动驾驶车辆的测试评价体系主要包括测试方法,以及评价方案与指标的选取.各个国家也为自动驾驶车辆的技术发展和应用制定了标准和法规,对于评价体系的建立有所帮助.因此,文章针对于自动驾驶车辆的测评研究进行了相关的调研工作,从现状背景、测试...     

驾驶员可靠性筛选数学模型分析

利用随机分组测试理论和算法,建立了汽车驾驶员安全可靠性筛选的定量分析数学模型,在统计分析观察时间段的基础上,可以筛选出安全可靠的驾驶员,驾驶员年龄段,为选拔汽车驾驶员,提高驾驶员素质,防止人为差错导致交通事故,提供理论依据.     

经典SIR模型辨识和参数估计问题

可辨识与否是模型的基本特性,也是研究模型参数估计的基础.在传染病动力学中,SIR模型仍是最常用的模型.该文研究了如何用高阶导数法与多观测点法判定SIR模型的可辨识性.研究表明针对SIR模型的可辨识技巧中多观测点法优于高阶导数法.不仅从理论上判定了SIR模型的可辨识性,而且结合流感疫情数据通过参数估计进一步验证了SIR模型的可辨识性.文中发展的技巧和方法有望推广到其他类型的传染病模型辨识和参数确定上.     

基于双层规划的随机补能车辆均衡分配研究

随着我国人均汽车保有量不断增加,导致居民对能源需求持续提升,进而加剧了补能车辆在有限站点的集聚程度.基于实时交通信息,以路网补能总阻抗最小化为目标,建立了随机车辆补能分配的双层模型,其中上层为路网车辆均衡模型,下层为个体补能决策模型.结合驾驶员的个人偏好,考虑油价和站点排队程度两个诱导因素,设计了GA-MSA算法进行求解.最后在Nguyen-Dupuis路网上对模型和算法的有效性进行验证,结果证明本文所提出的模型及算法具有较好的适用性和补能优化效果.     

Dynamic energy management for a novel hybrid electric system based on driving pattern recognition

This paper focuses on the dynamic energy management for Hybrid Electric Vehicles (HEV) based on driving pattern recognition. The hybrid electric system studied in this paper includes a one-way clutch, a multi-plate clutch and a planetary gear unit as the power coupling device in the architecture. The powertrain efficiency model is established by integrating the component level models for the engine, the battery and the Integrated Starter/Generator (ISG). The powertrain system efficiency has been analyzed at each operation mode, including electric driving mode, driving and charging mode, engine driving mode and hybrid driving mode. The mode switching schedule of HEV system has been designed based on static system efficiency. Adaptive control for hybrid electric vehicles under random driving cycles with battery life and fuel consumption as the main considerations has been optimized by particle swarm optimization algorithm (PSO). Furthermore, driving pattern recognition based on twenty typical reference cycles has been implemented using cluster analysis. Finally, the dynamic energy management strategy for the hybrid electric vehicle has been proposed based on driving pattern recognition. The simulation model of the HEV powertrain system has been established on Matlab/Simulink platform. Two energy management strategies under random driving condition have both been implemented in the study, one is knowledge-based and the other is based on driving pattern recognition. The model simulation results have validated the control strategy for the hybrid electric vehicle in this study in terms of drive pattern recognition and energy management optimization.     

城市道路轻型汽车行驶工况的构建与评估

为了提升政府公信力,构建符合城市道路汽车行驶工况已是迫在眉睫.基于一辆汽车耗时20天道路实际行驶数据,首先提出约束条件下单目标数学0-1规划模型对数据进行预处理,根据时间连续性得到运动学片段数量;再者,应用随机组合方法对片段进行优化组合构建符合时间长度的待选工况,从中选择与总体数据平均误差最小为4.15％的作为代表工况...     

基于元胞自动机的供需网企业合作驱动建模与仿真

针对供需网企业合作驱动具有一定的复杂性这一现状,基于元胞自动机模型对三种状态的节点交互及供需网系统合作演变过程进行仿真,探讨了不同驱动作用下供需网企业合作行为的演化趋势。研究结果表明:供需网企业合作行为演化存在供需质交互频率阈值,当交互频率大于该阈值时,企业合作数量较高且会稳定在某一水平;提高企业的多功能合作执行力、外部力量等可以增加企业合作规模和数量,进而可以促进合作子系统的形成和合作平台的构建。     

GAM在汽车保险定价中的应用研究

汽车保险定价的基础在于风险分析,车辆、驾驶人以及行车环境等因素构成汽车保险定价所倚赖的一个风险系统.本文引入广义加法模型(GAM).将非参数平滑方法应用于到GAM中,结合贝叶斯理论(Bayes)和马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法得到参数估计,构建汽车保险定价模型,并以国外某保险数据为样本进行实证分析,得到了较好的效果.     

Trajectory stabilization of a model car via fuzzy control

This paper deals with trajectory stabilization of a computer simulated model car via fuzzy control. Stability conditions of fuzzy systems are given in accordance with the definition of stability in the sense of Lyapunov. First, we approximate a computer simulated model car, whose dynamics is nonlinear, by T-S (Takagi and Sugeno) fuzzy model. Fuzzy control rules, which guarantee stability of the control system under a condition, are derived from the approximated fuzzy model. The simulation results show that the fuzzy control rules effectively realize trajectory stabilization of the model car along a given reference trajectory from all initial positions under a condition and the dynamics of the approximated fuzzy model agrees well with that of the model car.     

Modelling traffic flow with a time‐dependent fundamental diagram

We model traffic flow with a time‐dependent fundamental diagram. A time‐dependent fundamental diagram arises naturally from various factors such as weather conditions, traffic jam or modern traffic congestion managements, etc. The model is derived from a car‐following model which takes into account the situation changes over the time elapsed time. It is a system of non‐concave hyperbolic conservation laws with time‐dependent flux and the sources. The global existence and uniqueness of the solution to the Cauchy problem is established under the condition that the variation in time of the fundamental diagram is bounded. The zero relaxation limit of the solutions is found to be the unique entropy solution of the equilibrium equation. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.     

互联网租车市场的演化博弈分析

通过分析互联网租车市场的出现对传统租车市场造成的影响,以探究通过何种策略避免两个租车市场的恶性竞争,构建了基于Bertrand模型的互联网租车方和传统租车方在合作与非合作条件下的静态博弈,结果显示两者在合作模式下会受困于个体理性与集体理性冲突的矛盾中。因此,为了解决这个矛盾,加入政府部门构建多主体合作演化博弈模型,推导出政府和两个租车市场的演化稳定策略,并对模型的演化路径和演化结果进行研究,以期为政府部门对租车市场的管理决策提供参考。     

考虑AGV作业行为的自动化集装箱码头水平运输优化

针对自动化集装箱码头水平作业的AGV调度问题(AGVSP),在解决整体作业优化的同时,考虑AGV作业行为对作业效率及能耗的影响,建立以AGV作业效率以及能源消耗作为双目标的双层规划模型。该模型考虑了独立装卸与同步装卸两种模式下的AGV水平运输的特点。在此基础上,设计了对应的双层遗传算法进行求解。并通过数值实验,对模型在考虑行为与不考虑行为,独立作业与同步装卸作业模式下的作业效果进行验证比较。结果表明:本模型在不影响作业效率的前提下,可有效降低AGV的作业能耗。