12、基于路缘导向驾驶员模拟的交叉路口布局形状变形研究

基于路缘导向驾驶员模拟的交叉路口布局形状变形研究

1. 研究动机

交通仿真方法在交通研究中被广泛接受,可用于解决各种问题,如交通需求分析、容量和故障估计、大规模交通分析等。在单个交叉路口的范围内,仿真方法用于优化信号控制、估计交叉路口容量等。然而,交叉路口形状对容量的影响通常未被考虑。本文旨在展示如何模拟单个环岛的容量与形状之间的相互作用,以找到在提供所需交通容量的同时使用尽可能少空间的环岛形状,这是一个优化问题。本文采用基于代理的方法来解决这个问题。

2. 环岛建模

2.1 环岛的定义

我们通过有向街道段来定义环岛。街道段由一个或多个具有相同行驶方向的车道组成,且没有任何类型的交叉点。环岛的入口街道段还包含一个定义区域,汽车驾驶代理可以从该区域进入环岛。每个选定的环岛都有一定数量的入口和出口街道段。对于出口街道段,也定义了一个类似的区域,代理可以从该区域离开系统。为了简单起见,我们用一个带有中心和半径的圆 C 来定义这样的区域,入口圆用 $C_{start}^i$ 表示,出口圆用 $C_{end}^j$ 表示。环岛模型提供以下信息:
- 路缘的描述:路缘表示为几何基元,如几何节点和链接。
- 环岛行驶路线的描述:行驶路线对于模拟驾驶员代理是必要的。每个汽车驾驶代理都知道他将进入和离开环岛的街道。每个可能的入口和出口街道段组合都必须与一条通过环岛的路线相关联。

2.2 路缘建模

路缘建模是一个直接的过程。我们将路缘简化为线段,而不是使用环岛的真实形状。这种通用方法的优点是可以描述任何类型的环岛,包括任何交叉路口和更大的网络,而无需处理不同类型的几何基元。路缘建模过程如下:
1.

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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