国家自然科学基金(50808123)
- 作品数：5 被引量：16H指数：3
- 相关作者：高林杰景鹏陈东清许铁隽志才更多>>
- 相关机构：上海交通大学福州大学福建船政交通职业学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自然科学总论理学更多>>
- 基于PSO-SVM的居民出行方式预测模型被引量：7
- 2011年
- 居民出行方式选择是一个较为复杂的非线性问题,受到的影响因素众多。提出采用支持向量机方法构建了居民出行方式选择模型,并以交叉验证意义下的分类准确率作为适应度函数,利用粒子群算法对支持向量机参数优化选择,避免参数设定的随机性,减少参数选择的工作量.通过实证研究表明,利用粒子群算法优化支持向量机的参数是可行的,支持向量机方法相对于BP神经网络,对居民出行方式预测有更高的精度.预测精度比BP神经网络提高了将近5个百分点,建模样本和测试样本的分类精度分别达到86.20%和82.31%.所构建的模型可用于居民出行方式预测,这对城市交通规划,出行需求预测具有现实指导意义.
- 许铁高林杰景鹏陈东清
- 关键词：城市交通支持向量机粒子群算法参数选择
- 基于微观仿真的路段行程时间预测方法被引量：2
- 2009年
- 实时路段行程时间预测是动态交通分配中路径选择的关键技术之一.采用微观交通仿真手段和指数平滑方法估计路段行程时间,在路段行程时间估计模型中考虑了交叉口排队延误、信号控制延误和交叉口内转向行程时间,提出了基于灰色等维新息GM(1,1)模型的路段行程时间预测方法,根据路段行程时间的历史数据和实时采集数据,滚动预测未来的路段行程时间,通过实例应用证明了模型有很好的预测精度.
- 高林杰隽志才张伟华
- 关键词：微观交通仿真路段行程时间
- 基于视频采集数据的跟车模型标定与验证被引量：3
- 2009年
- 针对微观交通仿真中跟车模型标定与验证的数据获取精度和数据处理问题,采用视频方法采集了交叉口进口引道上车辆的微观运动录像,利用视频处理软件获取车辆微观运动参数。根据采集数据的特点,采用广义最小二乘法标定模型。选择车头间距作为目标函数的性能指标,对跟车模型进行了标定和验证,误差指标为5.4%,说明标定的模型能很好的反映不同状态下的跟车行为。
- 高林杰隽志才张国林
- 关键词：跟车模型车头间距
- 不同核函数SVM在居民出行方式预测模型中的应用被引量：1
- 2011年
- 采用持向量机方法构建了居民出行方式选择模型,使用网格搜索方法选择支持向量参数,避免参数选择的随机性,分析不同核函数对模型构建的影响。研究表明,采用多项式核函数、RBF核函数构建的支持向量机模型对居民出行方式预测精度较高,所构建的模型可用于居民出行方式预测;在支持向量机核函数选择中,优先选择RBF核函数,其次为多项式核函数。
- 许铁高林杰景鹏陈东清
- 关键词：城市交通支持向量机核函数
- 城际高速铁路客流的系统动力学研究被引量：3
- 2012年
- 通过研究系统动力学的理论与方法,在分析城际高速铁路客流影响因素相互关系的基础上,构建城际高速铁路客流变化的仿真模型。以沪宁城际高速铁路和长三角地区城际高速铁路网为例,应用Vensim软件进行仿真模拟,分析旅客感知舒适度、票价和投资对城际高速铁路客流的影响,进而得出各影响因素与客流量变化的相互关系,提出相应的运营管理建议。
- 苗晓艳胡昊高林杰
- 关键词：城际高速铁路系统动力学
