随机化交通灯的二维元胞自动机交通模型

元胞自动机交通模型以简单的规则反映交通系统中的多种因素，可以分析各种交通现象，且可在计算机上方便、高效地运作·Ｂｉｈａｍ－Ｍｉｄｄｌｅｔｏｎ－Ｌｅｖｉｎｅ模型（ＢＭＬ模型）实现了二维交通问题的元胞自动机模型的模拟研究·本文对ＢＭＬ模型作了改进，解除了该模型中关于交通灯同步变化的限制·在新模型中，每个路口的交通灯可以自由选定起始工作时间和变化节奏，于是可以更全面、准确地反映交通灯对交通系统性能的影响·本文还对新模型中出现的若干新效应作了解释·     

平衡规划问题的熵函数方法及其在混合交通流中的应用

将参变极值问题的极大熵函数方法应用到求解平衡规划问题中,通过先验分布信息和Kullback熵概念,给出了平衡规划问题基于Kullback熵表示的熵函数求解方法,并将平衡规划的极大熵函数方法应用于求解混合交通平衡分配问题．     

宁波港船舶交通管理系统(VTS)

通过对宁波港的交通环境，现有VTS系统及港口发展的趋势研究，提出了改善宁波港通航环境，建立和完善VTS系统的有效措施。     

混合交通OD分布与随机平衡分配组合模型及算法

基于我国城市混合交通的特点,借助于Logit选择模型,建立了混合交通OD分布与随机平衡分配组合的数学规划模型,证明了模型最优解的等价性与唯一性,同时给出了算法和算例.     

基于Grbner基方法的交通分配算法

交通规划中的第四阶段交通分配是交通规划中最重要的环节之一,合理的交通分配方法是未来规划期内交通运输系统状态良好的关键,对交通分配模型进行优化有利于交通规划正确高效.经典的交通规划分配模型算法计算复杂,比较次数多,计算量大,而Grbner基方法在计算机上容易实现,计算思路清晰简洁,适合在交通分配中采用.选取了交通分配中的典型算法增量分配法,对其中最短路算法用Grbner基方法改进,构造了基于Grbner基方法的交通分配模型.模型先将交通分配中的最短路问题转化为求多项式集的Grbner基,然后直接得出交通分配中的最短路径,使交通分配算法高效简洁.最后,为算法加以实例佐证,证实算法在工程应用中可行.     

区间数的弱属性层次分析方法及其应用

在弱属性层次分析方法的基础上,将专家的判断转化为区间数的形式,建立了区间数弱属性层次分析模型.模型即解决了定性化的判断定量化,又能反映专家判断的模糊性.将模型应用到北京绿色交通的评价中,为政府决策提供了定量化的依据,具有一定的应用价值.     

交通载荷作用下跨海桥梁-电缆组合结构随机振动分析

电缆沿桥跨海铺设是海缆铺设的一种新的形式, 针对由汽车和列车交通载荷诱发的沿跨海桥梁敷设电缆的振动问题, 建立了桥梁-电缆的整体组合结构分析模型, 将汽车和列车的作用载荷简化为移动的随机集中载荷序列, 发展虚拟激励法(pseudo-excitation method, PEM)用于分析移动随机载荷作用下电缆位移和应力响应的标准差及演变功率谱 (power spectral density, PSD), 并研究了汽车和列车运行速度对电缆动力响应标准差的影响. PEM将移动随机载荷问题转化为特定频率简谐移动载荷作用下的动力响应分析, 能够计算得到与Monte Carlo (MC) 方法非常吻合的电缆动力响应标准差, 但所需的时域响应分析次数远少于MC方法. 数值结果表明, 随着汽车和列车运行速度的提升, 电缆位移和应力标准差呈现增大的趋势; 在汽车和列车交通载荷作用下, 铝护套的位移标准差和功率谱的值比缆芯要大, 这可能会使得电缆的疲劳破坏首先发生在铝护套层, 本文工作对电缆沿桥跨海铺设实际工程具有一定的借鉴意义.      

基于两平行线及其线上三点的摄像机标定方法

在大视场交通监控摄像机的标定中,由于不便于放置大尺寸标定靶标,常采用交通标线构成的特定几何图形替代标定靶标,但许多交通场景仅有一组平行的车道分界交通标线,难以获得传统标定方法所需的标定约束条件。针对此类交通场景,选取两平行交通标线和其中一条线上的三点作为标定参考物,依靠其中一条线上三点在单幅图像中的像素坐标、三点间的两个距离值及平行线间距作为约束条件来完成摄像机的标定。建立了图像坐标系与世界坐标系之间新的换算关系,推导出了摄像机内外参数的求解公式,探讨了旋转角对测量误差的影响。实验结果表明,在约束条件不足的情况下能够获得较好的摄像机参数近似解,沿道路方向上的测距精度优于对比文献的结果,具有标定参考物选取容易、操作简便、几何约束条件少等优点,适用于交通监控系统中大视场摄像机的快速标定场合。     

Properties of Traffic Risk Coefficient

We use the model with the consideration of the traffic study the relationship between the traffic risk coefficient interruption probability （Physica A 387（2008）6845） to and the traffic interruption probability. The analytical and numerical results show that the traffic interruption probability will reduce the traffic risk coefficient and that the reduction is related to the density, which shows that this model can improve traffic security.