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基于信息智能分析的信号灯控制方法、装置、设备及介质
本发明公开了基于信息智能分析的信号灯控制方法、装置、设备及介质,方法包括:从控制终端获取周期性监控的路面监控信息并进行分析得到每一控制终端的监控分析信息,根据基础路网地图从监控分析信息中获取每一路网节点的节点基础信息,结合当前环境信息获取每一路网节点的节点特征信息,根据数据分析模型对每一路网节点的节点特征信息及节点基础信息进行分析得到调控比例信息并发送至路网节点对应的控制终端,以根据调控比例信息控制信号灯。本发明属于大数据处理技术领域,基于控制终端进行周期性监控得到的路面监控信息与当前环境信息结合分析,得到对应的调控比例信息,使路网节点的控制终端根据调控比例信息对信号灯的通行时长进行灵活调整。
一种基于贝叶斯网络的交通健康诊断方法
本发明涉及一种基于贝叶斯网络的交通健康诊断方法,包括:将测量日均等划分时段,采集道路的车流速度数据,构建交通运行时序网络;基于得到的交通运行时序网络,按拥堵阈值提取拥堵网络,计算两个道路同属于一个拥堵连通子团的概率;根据两道路同属于一个拥堵子团的概率数据,构造道路间拥堵关联权重矩阵,根据权重矩阵得到拥堵模式以及对应的拥堵特征;构建以拥堵模式的特征为节点的贝叶斯网络,根据所述贝叶斯网络识别拥堵模式是否异常。本发明能够实现城市交通健康诊断。
一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法
本发明公开一种基于matlab的sumo城市交通仿真及车流量控制方法,该方法是基于实测路口数据,通过修改从OSM中下载的网络,使用matlab对已考察路口的数据进行分析处理并生成转弯率文件和车辆文件,从而实现sumo网络车流量的精准建模。本发明方法解决了因为网络以及数据量过大从而使网络建模复杂,使建模的效率低下的问题。
一种公交与自动驾驶车辆混行车道的交通评估方法和系统
本发明公开了一种用于公交车与自动驾驶车辆混行车道的交通评估方法,其特征在于,该方法包括:基于公交车到达每个路段的时间刻画公交车;根据公交车的行驶时间与周期,计算各路段的局部坐标与相位差,所述路段包括普通路段、进口路段、出口路段、超车路段、不超车路段;基于自动驾驶车辆的起始点和目的点,在各路段上为自动驾驶车辆分配时空轨迹;计算自动驾驶车辆在各不同路段上的通行时间;计算一个周期内各个路段上所有自动驾驶车辆的通行时间。通过本发明,充分利用了公交专用车道的道路资源以及自动驾驶技术的优势,在保障公共交通服务水平的同时,提高了自动驾驶车辆的通行效率和安全性,并给出了混行车道的交通效率的有效交通评估方法。
交叉口交通流探测预警系统
本发明涉及一种交叉口交通流探测预警系统,包括主干线、支路干线、检测单元、预警单元和彩色路面;检测单元:包括雷达探测器,所述雷达探测器设置于支路干线的路边;预警单元:包括载波强切模块和LED信息提示屏,所述载波强切模块内置于雷达探测器内,所述LED信息提示屏设置于主干线的路边并朝向车流方向;所述彩色路面设置于支路干线靠近主干线处。本发明具有提高干线公路交叉口安全、减少交通事故发生率、提高交通运输效率的效果。
基于Encoder-Decoder的长时交通流预测方法
本发明公开了一种基于Encoder-Decoder的长时交通流预测方法,步骤如下:计算各路段交通流与目标路段交通流的皮尔逊相关系数,选取相关性最高的路段数据作为输入参数,然后将交通流数据进行标准化处理,并按比例将标准化处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集;接着构建基于Encoder-Decoder的长时交通流预测模型,并使用训练集训练基于Encoder-Decoder的长时交通流预测模型,以训练过程中验证集表现最优的模型参数作为最终的模型参数,最后通过测试集的数据预测目标路段后一天的交通流数据来验证模型的实际效果。本发明使用GRU作为Encoder部分的基本单元,将LSTM作为Decoder部分的基本单元,同时引入soft attention机制对编码向量C的数值进行动态调整,从而提高了Encoder-Decoder模型的长期记忆能力,有较好的预测精度。

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