郑明明
- 作品数：16 被引量：85H指数：5
- 供职机构：大连交通大学交通运输工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 路段信号控制人行横道的控制方案设计与分析被引量：10
- 2006年
- 以城市干路路段信号控制人行横道为研究对象,介绍了行人信号控制方式,提出了控制方案的设计原则,以行人可接受等待时间为设计依据,以选取的典型城市干路路段为例,介绍了定时和感应控制方案的一般设计方法,并对各种控制方案的适用性进行了分析。
- 郑明明徐洪峰
- 关键词：人行横道
- 家用轿车与城市绿色交通发展问题研究
- 本文在分析我国轿车工业发展现状特点与趋势的基础上，指出轿车大量进入家庭的必然性，并进一步分析由此引起的对城市道路服务水平、交通安全以及城市环境的影响。在此基础上，依据绿色交通的理念和特征，针对家用轿车发展引起的问题，提出...
- 赵建有郑明明
- 关键词：家用轿车城市交通绿色交通交通安全城市环境
- 文献传递
- 城市综合换乘枢纽的出租车合乘调度方法被引量：2
- 2017年
- 分析了城市综合换乘枢纽实施出租车合乘的必要性.初步构建了面向城市综合换乘枢纽的出租车合乘组织模式.将出站乘客合乘的组织调度描述为静态一点对多点出租车合乘匹配问题,以出租车数量最小、总费用最小为优化目标,建立了混合整数规划模型,利用基于遗传算法和单纯形法的启发式算法求解该模型.算例分析表明,有效组织综合换乘枢纽处的出租车合乘可以明显减少进入枢纽站的出租车辆,降低出租车辆行驶的总里程,显著提高出租车司机单次出行收入,同时明显降低乘客平均支出费用,能够体现出较好的社会、经济效益.
- 郑明明徐洪峰左忠义
- 关键词：交通工程启发式算法
- 基于城市道路噪声评价的家用轿车出行管理研究
- 本文通过对国民经济、汽车工业以及城市客运等多个影响因素的分析，指出家用轿车在我国大城市快速发展的必然性。在此基础上分析家用轿车发展对城市大气环境和声环境的影响，重点研究家用轿车出行与道路噪声的相关性，为了避免家用轿车出行...
- 赵建有郑明明徐洪峰
- 关键词：家用轿车交通噪声神经网络模型城市道路
- 文献传递
- 一种环形交叉口通行能力测算的方法被引量：14
- 2006年
- 以环形交叉口为研究对象,调查其高峰小时交通量,并以交织段的通行能力测算方法———沃尔卓普公式为基础,以瓶颈交织段的通行能力决定整个环形交叉口通行能力为整体思想,提出计算环形交叉口通行能力的新方法———交织段流量限制法,并对大连市二七广场环形交叉口作了交通调查及通行能力计算.
- 郭瑞军王永亮郑明明
- 关键词：环形交叉口通行能力
- 基于遗传算法的大连市快轨三号线接运公交布局研究
- 2014年
- 首先分析接运公交在城市公共交通系统中的作用,阐述接运公交线网的布局方法,针对大连快轨三号线的接运公交布设区域进行具体分析,在选取接运站点的基础上,建立基于单位距离接运公交客流量最大的城市轨道交通接运线网优化模型,采用遗传算法对其进行求解,对大连快轨三号线的接运公交线路网进行布设。
- 郑明明张勐豪
- 关键词：遗传算法
- 家用轿车在我国大城市中的发展问题研究
- 本文首先通过对国民经济、汽车工业以及城市客运等多个影响因素的分析，阐述家用轿车在我国大城市快速发展的必然性。继而基于家用轿车的使用特点和我国大城市公交现状，提出家用轿车的普及会造成公交运营成本提高的观点;并通过与公交车的...
- 郑明明
- 关键词：家用轿车城市公共交通交通安全环境污染
- 文献传递
- 高速公路隧道纵坡对驾驶人心率的影响被引量：12
- 2010年
- 挑选5名男驾驶人和3名女驾驶人,通过测试获得不同性别驾驶人在通过秦岭某段隧道时的心率增加率,分析不同性别驾驶人心率的变化,采用回归分析的方法,建立隧道纵坡与驾驶人心率增加率、隧道纵坡与速度的关系模型,定量比较了驾驶人在不同隧道纵坡时的心率增加率。分析结果表明:高速公路隧道纵坡的坡度对驾驶人的心率变化率有相当大的影响;并计算得出试验段隧道的安全坡度和上、下坡的汽车安全行驶速度。
- 赵建有何操郑明明
- 关键词：交通工程高速公路驾驶人隧道纵坡
- 基于GSM短消息的交通信息发布系统的初步研究
- 提出建立基于GSM短消息的交通信息发布系统.阐述了交通信息发布系统的作用,简要地介绍GSM短消息业务,从优势和制约因素两个方面分析利用GSM短消息传输交通信息的提供能力,并进行了系统分析和结构设计.
- 赵建有徐洪峰郑明明
- 关键词：智能运输系统GSM短消息交通信息发布系统
- 文献传递
- 基于PSO-VMD-LSTM模型的城市轨道交通短期客流预测
- 2023年
- 为减少噪声对客流预测模型的干扰,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法确定变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的参数,通过PSO算法优化的VMD对原始客流序列进行降噪处理,将客流数据分解为不同时间尺度下的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)和余量;采用贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)算法确定长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的超参数,构建PSO-VMD-LSTM客流预测模型。以重庆轨道交通1号线沙坪坝站客流数据为例,验证模型的预测准确度。结果表明:PSO-VMD-LSTM模型的均方根误差比反向传播(back propagation,BP)神经网络、径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、LSTM神经网络分别降低268.03、204.41、221.66,平均绝对百分误差分别降低13.16%、10.21%、11.06%。PSO-VMD-LSTM模型对轨道交通短期客流预测具有较高的适用性和预测准确度。
- 张婉凝郑明明刘岩
- 关键词：客流预测PSO算法
