导读:本文包含了交通建模论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:建模,通流,实景,交通,语义,模型,轨道交通。
交通建模论文文献综述写法
秦严严,余海燕,何兆益,冉斌[1]（2019）在《车联网环境下自动驾驶交通流建模与分析》一文中研究指出在车联网环境下,对原有自动驾驶交通流跟驰模型进行改进,构建新的自动驾驶跟驰模型,并理论推导在不同自动驾驶比例下混合交通流稳定性的解析判别条件,从混合交通流稳定域角度对比分析模型改进前后混合交通流的稳定性。结果表明,相比于原自动驾驶跟驰模型,改进后的模型能有效缩小混合交通流不稳定区域,降低混合交通流全速度范围内稳定时所需的最低自动驾驶比例,从而提升自动驾驶混合交通流的稳定性。(本文来源于《武汉科技大学学报》期刊2019年06期）
王超[2]（2019）在《车联网城市交通移动多场景建模仿真及分析》一文中研究指出本文针对车载自组织网络环境中的城市交通车辆移动应用场景进行了分析,在VanetMobiSim交通仿真器和NS-2网络仿真器协同仿真环境中,对城市智能交通中的两类典型应用场景交叉路口和双向快速四车道进行了模型构建,同时在这两类应用场景中对AODV和DSDV路由协议进行了仿真和分析.通过端到端时延、抖动率、丢包率和控制包开销四个评价指标对比不同协议在同一场景下的表现效果.此外,针对AODV协议,分析了车辆速度、车辆密度、最大联机数和单位时间内发送封包数等环境因子对协议通信效果的影响.仿真结果表明,选取合适的移动场景模型有助于客观评价协议性能,不同的协议对不同的场景的表现性和适应性不同. DSDV应用于简单稳定的移动场景时表现较优,而AODV面对复杂多变的移动场景时有更好的适应性,且AODV协议受网络拓扑复杂程度和结构变化频率影响较大.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年11期）
张晓恒,吕希奎,聂良涛[3]（2019）在《基于倾斜摄影的城市轨道交通叁维实景环境建模方法》一文中研究指出城市轨道交通线路叁维规划设计需要更加真实、准确和完整的城市叁维实景环境,而现有的建模方法在精度、速度和真实度上已无法满足这种要求。采用倾斜摄影技术,实现了城市叁维实景环境快速建立和模型单体化的建模方法,建立具有全要素并带有高精度地理信息的城市叁维实景环境,满足线路叁维规划设计要求。基于3DGIS(叁维地理信息系统)和二次开发技术,实现了叁维场景融合和叁维实景环境下的线路规划设计及方案的叁维漫游展示,为城市轨道交通叁维规划设计提供了新的解决方案。(本文来源于《城市轨道交通研究》期刊2019年11期）
王华,何晓宇[4]（2019）在《支持动态编辑的交通路网语义建模方法》一文中研究指出针对现有交通路网语义建模方法不支持新增道路、道路加宽/变窄、潮汐车道设置、道路连通性设置等路网交通属性动态编辑修改的问题,提出了一种支持动态编辑的交通路网语义建模方法。通过分析路网内正常路段和交叉路口之间的耦合关系,给出了由传统Lane、路口Lane,Link,Connection,Intersection以及Road等组成的具有层次耦合关系的路网语义数据。只需输入道路中轴线数据,上述语义数据即可全部自动生成。路网交通属性动态编辑修改后,只需对相应路段和相连路口语义进行解耦重新计算即可完成路网语义数据的动态更新。实验结果表明,只需要输入道路中轴线矢量数据和道路宽度数据,该方法即可准确、高效地完成交通路网语义建模,并且支持路网交通属性的动态编辑且可以实现交通相位的自动生成。(本文来源于《图学学报》期刊2019年05期）
曹宝贵[5]（2019）在《基于感知能力的微观交通流动力学建模与仿真》一文中研究指出基于驾驶员驾驶行为感知能力,提出了一种新的微观交通流动力学模型.通过理论分析和数值模拟,对新模型的性能进行了详细的研究分析.通过理论分析,基于线性稳定性理论,得到了新模型的稳定性条件.通过数值模拟,深入分析了各参数对密度波和迟滞环的影响,进而对交通流稳定性的影响.仿真算例结果表明:驾驶员感知能力对交通流稳定性有显着影响,车头距离变化信息可有效增强交通流的稳定性,对stop-and-go交通拥堵有显着抑制作用,但不可避免的感知缓冲时间会破坏交通稳定性,进而产生严重的stop-and-go交通拥堵;密度波和迟滞环的数值仿真结果与理论分析结果吻合得很好,验证了理论分析结果.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2019年05期）
徐建明[6]（2019）在《叁维实景建模技术在智慧交通领域的新发展与深入应用》一文中研究指出叁维实景建模技术是安防技术中由地理测绘技术、激光雷达遥感技术、大规模视频融合拼接技术、BIM技术、叁维GIS技术等多种技术通过实景复刻叁维重建手段相结合的一种新兴技术。叁维实景建模技术脱胎于智慧城市安防建设中的常见应用场景。在视频监控方面,随着智能前端视频监控设备的不断发展,安防能力在星光级CMOS感光技术、超高清技术、(本文来源于《中国安防》期刊2019年10期）
张丽岩,葛静,马健,陆胜[7]（2019）在《交通大数据的征信系统建模与案例研究》一文中研究指出随着征信行业的快速发展,国家对征信行业的重视程度与日俱增,然而现有的社会信用评价体系无法落实到对具体某个部分或是某个层面的研究,尤其对考虑交通大数据的征信模型几乎没有。文章主要介绍了考虑交通大数据的征信模型的构建,通过与芝麻信用的案例进行比较分析,得出文章考虑交通大数据征信模型的优缺点,为后续进一步研究提供理论和现实依据。(本文来源于《现代管理科学》期刊2019年09期）
王硕[8]（2019）在《基于VISUM仿真软件的交通建模研究》一文中研究指出对交通建模的目标、定位及基本架构进行了简要分析介绍,列举了建模的基础数据要求,对交通建模的经典四阶段法不同阶段(出行生成、出行分布、出行方式划分、交通分配)的具体理论和方法作了介绍,并提供了交通建模实例应用,可供参考借鉴。(本文来源于《市政技术》期刊2019年05期）
倪慧荟,吴波鸿[9]（2019）在《面向视频智能分析的商业街行人交通流预测建模》一文中研究指出阐述了利用面向视频智能分析技术,对商业区行人交通流数据进行样本提取、预处理和建模分析的方法全过程。以北京西单商业区为例,构建了包含不同类型监测点、不同时间点的日期分组式纵向时间序列,并完成了预测建模和效果对比。研究表明,所有序列均为平稳非白噪声序列,具有相似的自回归移动平均(ARMA)模型形式,能较好地实现对行人流量的预测。(本文来源于《科技导报》期刊2019年16期）
李鸣,魏庆朝,吕希奎[10]（2019）在《城市轨道交通线路的CPU/GPU协同快速建模方法》一文中研究指出城市轨道交通线路叁维可视化设计能有效地改进设计质量。针对传统基于CPU的线路叁维建模方法存在着建模速度慢、等待设计成果时间长、渲染效率低、场景优化困难等问题,提出一种基于CPU离散-GPU建模的城市轨道交通线路叁维模型快速建模方法。首先,将线路分为线状模型和点状模型,然后根据线形设计成果利用CPU分解线状模型得到离散化的边界条件,解析点状模型得到空间信息参数,分别形成独立的、数据量极小的离散数据包;然后利用GPU的并行计算能力通过离散数据包实现线路叁维模型的快速建立;联合CPU的场景拣选能力和GPU的顶点扩展能力,建立了一种用于长线状模型显示的场景优化方法。研究结果显示:①该方法建模耗时仅为传统方法的0.55%～1.30%;②浏览体验相比基于传统CPU建模和场景管理的方法显着提升,最小帧数在70帧以上;③可有效降低内存及CPU占用率等性能指标,释放设计平台计算压力;④为线路叁维可视化设计实用化提供了一种可借鉴的方法和思路。(本文来源于《图学学报》期刊2019年04期）
交通建模论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文针对车载自组织网络环境中的城市交通车辆移动应用场景进行了分析,在VanetMobiSim交通仿真器和NS-2网络仿真器协同仿真环境中,对城市智能交通中的两类典型应用场景交叉路口和双向快速四车道进行了模型构建,同时在这两类应用场景中对AODV和DSDV路由协议进行了仿真和分析.通过端到端时延、抖动率、丢包率和控制包开销四个评价指标对比不同协议在同一场景下的表现效果.此外,针对AODV协议,分析了车辆速度、车辆密度、最大联机数和单位时间内发送封包数等环境因子对协议通信效果的影响.仿真结果表明,选取合适的移动场景模型有助于客观评价协议性能,不同的协议对不同的场景的表现性和适应性不同. DSDV应用于简单稳定的移动场景时表现较优,而AODV面对复杂多变的移动场景时有更好的适应性,且AODV协议受网络拓扑复杂程度和结构变化频率影响较大.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
交通建模论文参考文献
[1].秦严严,余海燕,何兆益,冉斌.车联网环境下自动驾驶交通流建模与分析[J].武汉科技大学学报.2019
[2].王超.车联网城市交通移动多场景建模仿真及分析[J].计算机系统应用.2019
[3].张晓恒,吕希奎,聂良涛.基于倾斜摄影的城市轨道交通叁维实景环境建模方法[J].城市轨道交通研究.2019
[4].王华,何晓宇.支持动态编辑的交通路网语义建模方法[J].图学学报.2019
[5].曹宝贵.基于感知能力的微观交通流动力学建模与仿真[J].交通运输系统工程与信息.2019
[6].徐建明.叁维实景建模技术在智慧交通领域的新发展与深入应用[J].中国安防.2019
[7].张丽岩,葛静,马健,陆胜.交通大数据的征信系统建模与案例研究[J].现代管理科学.2019
[8].王硕.基于VISUM仿真软件的交通建模研究[J].市政技术.2019
[9].倪慧荟,吴波鸿.面向视频智能分析的商业街行人交通流预测建模[J].科技导报.2019
[10].李鸣,魏庆朝,吕希奎.城市轨道交通线路的CPU/GPU协同快速建模方法[J].图学学报.2019