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实时准确的短时交通流预测在城市道路交通和高速公路交通中都十分重要,是交通控制与诱导系统的基础.应用在线支持向量回归算法对交通流进行预测,并对济南某高架路实测数据进行仿真运算.预测结果表明,在小样本下,与BP神经网络算法相比,在线支持向量回归算法明显优于BP神经网络算法,增大样本数,BP神经网络算法预测精度有所提高,但仍低于线支持向量回归算法;在运算时间上,BP神经网络算法运算时间更短. 相似文献
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基于移动瓶颈理论的高速公路重载货车影响效应研究 总被引:1,自引:1,他引:0
通过分析重载货车造成的移动瓶颈对高速公路行驶车辆的平均速度和平均延误的影响,建立了高速公路移动瓶颈影响效应模型,应用VISSIM软件对模型仿真,得到如下结论:随着车流量的增加,货车造成的移动瓶颈影响效应将急剧增加,车流不断形成集结波和消散波,导致车流平均速度快速下降;当货车达到一定比例后,将使整个车流趋于饱和而进入缓慢行驶状态,前后的移动瓶颈相互影响,进而影响整个路段车流的前进,造成车流平均延误增加和平均速度减慢,严重时可形成阻塞。 相似文献
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为提高基于PI模型的迟滞Hammerstein系统自适应控制的控制精度,提出了一种新的规定性能函数. 根据规定性能函数将误差转化为收敛在预设邻域内的转换误差,设计规定性能自适应控制器并给出自适应率,选取合适Lyapunov函数保证所提出控制策略的收敛与稳定. 理论分析和仿真结果表明,本文所提出的规定性能函数在有效抑制迟滞影响的同时实现高精度控制. 相似文献
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