38、促进可持续出行的动态交通流

促进可持续出行的动态交通流

1. 引言

交通动力学描述了众多车辆和驾驶员之间的相互作用。车辆与驾驶员(即技术上所称的驾驶员 - 车辆单元)的互动会产生新的集体效应,且这些效应并不依赖于个体的具体情况。交通流模型可以用数学方程来描述车辆和驾驶员的动态。通过运行模型模拟可以得到预测结果。为了使模拟结果与数据达到最佳拟合(即模型校准),需要选择合适的模型参数值。一旦完成校准,该模型可用于交通流预测及其他应用。

交通拥堵是指交通需求超过交通容量的情况,这是一个全球性问题,尤其在大都市中普遍存在。动态交通路由被认为是一种能够有效分散交通拥堵的方法。另一种选择是通过提高交通运营和需求的效率与管理来增加公路容量。智能交通系统(ITS)应运而生,成为实现高效运营和更好交通管理的手段。

近年来,一系列极端天气事件使得气候变化成为一个带来全球风险和不确定性的话题。经济合作与发展组织(OECD)国家中,公路运输是最大的温室气体(GHG)排放源,公路货运通常占公路运输的近一半。总体而言,作为货运的主要方式,公路运输在与货运相关的排放中占比最大。

如今,无论是私人还是公共交通工具的数量都在增加,道路成为城市最重要的出行路线。这种增长导致城市地区的道路升级频繁。路口或高速公路的交通拥堵会导致时间延误和排队等待,进而使更多的车辆污染物(特别是温室气体)排放到空气中。人们已经意识到气候变化和全球变暖对地球环境、人类和动物产生的重大影响。

道路路面是公路发展和维护的关键组成部分。高效的道路网络运营对国家和地方经济的成功以及公众生活质量至关重要。减少大气中的碳含量非常重要,因为碳的增加导致了全球变暖和臭氧层的消耗。由于当前车辆数量的增加,尤其是在交通拥堵的高峰时段,碳排放量也

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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