1) real-time traffic flow
实时交通流
1.
A system for real-time traffic flow simulating and forecasting was designed using Matlab software based on least square support vector machine.
在统计学习理论的支持向量机学习算法研究基础上,采用Matlab语言设计了一种基于最小二乘支持向量机的实时交通流模拟与预测系统,详细阐述了算法设计、系统构架及实现,最后介绍了系统在城市路网交通流量预测中的应用,该系统为交通诱导数据的可视化表达提供了新的途径。
2) practical time communications
实时交通
1.
To solve the heavy traffic problems in such middle and small cities as Tai Zhou,the Google Earth practical time communications control system can be adopted to achieve better effect.
针对台州市等中小城市交通拥堵问题,采用Google Earth实时交通控制系统,由GPS定位、雷达测速和摄像监控等系统采集实时交通数据,实现实时交通控制和调度取得了较好的效果。
3) Short-term traffic flow
短时交通流
1.
Study on Short-term Traffic Flow Forecasting based on Adding-weight One-rank Localregion Method;
基于加权一阶局域法的短时交通流量预测的研究
2.
Research the short-term traffic flow forecasting method of combined phase space construction with neural network;
相空间重构与RBF结合的短时交通流预测研究
3.
The Combined Forecasting Approach Based on Non-Parametric Regression for Short-term Traffic Flow of Roads with Parking Spaces;
考虑交通吸纳点的非参数回归组合型短时交通流预测方法
4) Short-time traffic flow
短时交通流
1.
Based on the summary of the development of prediction methods of short-time traffic flow, this paper points out the limitation of the existing prediction methods, proposes a prediction method of short-time traffic flow which combines the multiple forecasting models with artificial intelligent technology, and discusses its fundamental principle.
在分析短时交通流预测方法的基础上,指出现有预测方法的局限性,提出了一种将多种预测模型与人工智能技术相结合的短时交通流智能预测方法,论述了该预测方法的基本原理。
2.
By comparing with analysis of short-time traffic flow prediction model,this paper analyzes and expatiates the principle for BP neutral network prediction algorithm,establishes short-time prediction model by means of BP neural network,and verifies the feasibility of model by use of measured traffic flow data from South China expressway.
对比分析短时交通流预测模型,对BP神经网络预测算法的原理进行分析说明,用BP神经网络建立短时交通流预测模型,利用华南快速路的实测交通流数据来验证模型的可行性。
5) real-time traffic information
实时交通信息
1.
A multi-level route-planning algorithm based on real-time traffic information in embedded environment is proposed in this paper,which can avoid some jam-packed roads at some extent in the embedded computing environment with the feature of small memory and low frequency CPU,and meet the requirements of real-time dynamic navigation application using traffic information.
提出了一种嵌入式环境基于实时交通信息的多层次路径规划算法,该算法很好地适应嵌入式硬件环境的内存小、计算能力弱等特征,可以自动在一定限度内规避拥堵路段,实现交通信息的嵌入式实时规划应用。
2.
Based on the analysis of vehicle navigation status and vehicle static navigation shortage,and data fusion technology of real-time GPS data and overhead road loop coil detector data,the architecture of real-time traffic information service system of dynamic oriented navigation is presented,which realizes the urban road traffic state estimate.
结合国内外的研究现状,基于实时GPS数据和高架线圈检测数据的数据融合处理技术,给出了面向动态导航的实时交通信息服务系统的总体框架,实现了城市路网的实时交通流状态估计;通过构建实时交通信息系统,借助无线通讯方式为车辆提供实时交通信息和动态路径规划服务,实现了在动态路径规划基础上的车辆动态导航。
3.
To utilize real-time traffic information,increase the road network utilization and reduce the traffic jam,a kind of intelligent traffic system RTIC is presented.
为了能合理利用实时交通信息,增加路网利用率、减少交通拥挤,提出一种智能交通系统RTIC。
补充资料：交通流
汽车在道路上连续行驶形成的车流。广义上还包括其他车辆的车流和人流。在某段时间内，在不受横向交叉影响的路段上，交通流呈连续流状态；在遇到路口信号灯管制时，呈断续流状态。定量描述交通流可用 3个参数：①交通流量，又称交通量，表示交通流在单位时间内通过道路指定断面的车辆数量，单位是辆／小时或辆/日；②交通流速度,简称流速，表示交通流流动的快慢，单位是米/秒或公里/小时；③交通流密度，表示交通流的疏密程度,即道路单位长度上含有车辆的数量,单位是辆/公里。3个参数之间的关系是：交通流量为交通流速度和交通流密度的乘积。道路上车辆很少时，驾驶员可选择较高速度，这时交通流速度较大，但因交通流密度小，所以交通流量也比较小。随着路上的车辆增多，交通流密度增大，车辆的行驶速度虽受到前后车辆的约束而有所下降，流速降低，但交通流量还是增加，直到某一种条件下，流速和密度的乘积达到最大值，即交通流量为最大时为止。这时的流速称为最佳速度，密度称为最佳密度。如果路上车辆再增加，密度继续增大，流速继续下降，尽管密度较大，但因流速较小，所以流量反而下降，直到密度为最大值，造成道路阻塞，车辆无法行驶，流速等于零，交通流量也等于零为止（如图所示）。
速度和密度的关系有人用直线表示，也有人用曲线表示。因此流量和密度的关系也有不同的表示方式。从30年代初开始，就有一些学者试图从理论上阐明交通流的运行规律（见交通流理论）。
速度和密度的关系有人用直线表示，也有人用曲线表示。因此流量和密度的关系也有不同的表示方式。从30年代初开始，就有一些学者试图从理论上阐明交通流的运行规律（见交通流理论）。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条