导读:本文包含了交通模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:交通,模型,网络,通流,自动机,工程,组合。
交通模型论文文献综述
李泽滨,裴崇利[1]（2019）在《基于SSD模型的道路交通标志识别方法研究》一文中研究指出提出一种采用SSD模型的道路交通标志检测算法,以满足智能客车环境感知对于精度和实时性的要求。(本文来源于《客车技术与研究》期刊2019年06期）
施树明,李文茹[2]（2019）在《城市交通网络运行速度预测模型研究》一文中研究指出针对城市交通网络越来越复杂的问题,提出以汽车运行速度概率分布为判断指标,以长春市交通局提供的浮动车数据为基础,基于统计推断的方法得到城市交通网络运行速度概率分布模型.通过对城市交通网络运行速度产生影响的道路交通参数进行分析,得到模型参数与道路交通参数的关系式,构建了城市交通网络中汽车运行速度概率分布预测模型.(本文来源于《东北师大学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
祁欣学,覃锡忠,贾振红,常春,樊树铭[3]（2019）在《基于田口集成学习的最佳交通流量预测模型》一文中研究指出针对预测准确性对数据相关性和网络结构极为敏感的问题,采用田口方法选择集成学习的结构参数,在保证学习多样性的同时,提高选择过程的效率,保证预测的准确性。实验仿真计算结果表明,在多个路段的交通流量数据集上,该方法皆取得了满意的预测效果,模型具有较好的鲁棒性。将仿真结果与其它算法进行比较,比较结果表明,相比传统ARIMA、MLP模型,其预测精度分别提高了4.51%、11.23%。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
彭辉,赵亚军[4]（2019）在《基于DEA模型的城市公交交通效益对比评价》一文中研究指出针对不同城市常规公交交通效益大小不一、部分城市交通效益较低等问题,基于各城市公交统计数据,兼顾出行者、政府部门、公交公司等影响对象,建立以地面常规公交日均客运量、万人公交拥有率、公交线网密度、站点覆盖率、居民出行公交分担率、公交线路数、人均候车时间、平均换乘次数、非直线系数、日均尾气排放量10个指标为影响因素的DEA模型,对全国8个城市的公交运营情况进行评价并得出相关结论。研究表明:数据包络分析方法(DEA)适用于对不同城市的常规公交交通效益进行超效率分析,分析得到西安的效率值最大,汕头的效率值最小,另外西宁、太原、吉林3个城市公交交通效率值大致相同;研究结果有助于寻求导致城市公交交通效益较低的原因,为提高城市公交运营服务水平提供理论基础。(本文来源于《重庆交通大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
张玉洁,段晓峰,丁仕伟[5]（2019）在《基于可拓物元模型的我国海洋交通运输业安全评价及提升路径研究》一文中研究指出运用运筹学方法和理论,建立我国海洋交通运输业的可拓物元模型,对2011-2015年海洋交通运输业的安全度做出评价。结果表明,2011年、 2012年及2014年我国海洋交通运输业处于较安全状态,2013年和2015年其安全状态处于临界安全。5年来产业安全状态整体保持平稳,系统相对稳定但也面临风险。建议从控制成本、挖掘市场以及多元化发展等几个维度提升我国海洋交通运输业的安全水平。(本文来源于《海洋经济》期刊2019年06期）
田思波,何鋆,郭润清,樊晓旭[6]（2019）在《交通拥堵辅助系统(TJA)跟车模型及试验验证》一文中研究指出交通拥堵辅助作为一种高级驾驶辅助系统,对缓解和减轻交通拥堵状态下驾驶员的疲劳具有重要作用。在交通拥堵状态下,车辆会频繁地进行加减速动作,保持合适的跟车距离对交通拥堵状态下的安全性和驾驶体验尤为关键。文章首先分析了交通拥堵辅助系统的跟车性能要求;其次,通过简化跟车过程和理论推导,建立了交通拥堵辅助系统跟车模型;最后,通过实车试验验证了交通拥堵辅助系统跟车模型的合理性和适用性。(本文来源于《上海汽车》期刊2019年12期）
刘学刚,张腾飞,韩印[7]（2019）在《基于ARIMA模型的短时交通流预测研究》一文中研究指出高效利用短时交通流数据进行预测,建立合理的预测模型对于有效缓解交通拥挤问题十分必要。首先获取时间序列数据,判断序列的平稳性,然后用Eviews软件对时间序列数据构建ARIMA誗6,1,6誗模型,通过最小二乘估计法进行参数估计,并对残差检验是否为白噪声数据,对该ARIMA模型进行交通量的静态预测,最后对预测结果做出评价,结果显示拟合效果较好,表明ARIMA模型在短时交易量预测时有很大的应用价值。(本文来源于《物流科技》期刊2019年12期）
周晨静,荣建,郭琳科[8]（2019）在《微观交通仿真模型参数标定结果取值方法研究》一文中研究指出微观交通仿真模型参数标定是微观交通仿真技术应用的前提,研究聚焦微观仿真模型参数取值方法以期进一步完善微观仿真模型参数标定流程。微观仿真模型参数标定实验表明模型参数标定结果存在多组最优解且各参数分布函数存在明显差异。研究以收敛性优先的原则,提出以分散度作为各参数标定结果集中程度的量化分析指标,并按照分散度由小到大逐步确定模型参数取值。进一步仿真实验证实所提出模型参数取值方法得到的仿真效果优于传统取值得到的模型参数值,更优于默认参数值。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2019年12期）
林洁,裴廷福,王夏秋[9]（2019）在《组合出行模式下动态交通路径选择模型研究》一文中研究指出通过对于城市交通网络的调研发现,电动车作为常见的出行方式,短距离内具备灵活特点,但是长距离出行受到限制,同时电动车对于交通管理及疏导带来困难。利用超级网络构建组合出行网络,并利用logit模型进行动态交通分配进行研究,建立电动车与公共交通组合出行模式,提高城市公共交通利用率,同时为电动车停放点规划提供参考。(本文来源于《人民交通》期刊2019年12期）
陶亦舟,韦艳芳,高庆飞,董力耘[10]（2019）在《基于精细微观交通流模型的信号交叉口人-车相互干扰研究》一文中研究指出采用微观离散模型研究信号交叉口的人-车相互干扰机理,其中车辆运动描述基于细化NaSch模型并考虑了司机对交通灯信号切换的预期效应;行人运动描述则基于多步格子气模型并考虑了过街绿灯周期内行人过街速度逐渐增加的特征.机动车与行人之间相互干扰表现为交通灯信号切换时由于车辆(行人)滞留冲突区而造成行人(车辆)运动的延误.通过数值模拟得到了车辆运动的基本图、行人等待时间以及相应的相图,并给出行人(车辆)滞留冲突区内造成车辆(行人)延迟的定量特征.模拟结果发现存在一个临界绿信比.当绿信比小于临界值时,随着密度的增大,车流出现自由流相、饱和流相和拥堵流相;而当绿信比大于临界值,则出现自由流相、共存相、饱和流相和拥堵流相.由人-车相互干扰所导致的延误与车流和行人流的运行状态密切相关.当行人到达率和绿信比都比较大时,等待区内的行人无法在行人绿灯周期内一次清空.文中详细地讨论了人-车相互干扰的定性和定量特征.发现通过合理设置绿信比,可以在保证车流运行效率的同时,减少行人过街的等待时间.(本文来源于《物理学报》期刊2019年24期）
交通模型论文开题报告
（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：
针对城市交通网络越来越复杂的问题,提出以汽车运行速度概率分布为判断指标,以长春市交通局提供的浮动车数据为基础,基于统计推断的方法得到城市交通网络运行速度概率分布模型.通过对城市交通网络运行速度产生影响的道路交通参数进行分析,得到模型参数与道路交通参数的关系式,构建了城市交通网络中汽车运行速度概率分布预测模型.
（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。
交通模型论文参考文献
[1].李泽滨,裴崇利.基于SSD模型的道路交通标志识别方法研究[J].客车技术与研究.2019
[2].施树明,李文茹.城市交通网络运行速度预测模型研究[J].东北师大学报(自然科学版).2019
[3].祁欣学,覃锡忠,贾振红,常春,樊树铭.基于田口集成学习的最佳交通流量预测模型[J].计算机工程与设计.2019
[4].彭辉,赵亚军.基于DEA模型的城市公交交通效益对比评价[J].重庆交通大学学报(自然科学版).2019
[5].张玉洁,段晓峰,丁仕伟.基于可拓物元模型的我国海洋交通运输业安全评价及提升路径研究[J].海洋经济.2019
[6].田思波,何鋆,郭润清,樊晓旭.交通拥堵辅助系统(TJA)跟车模型及试验验证[J].上海汽车.2019
[7].刘学刚,张腾飞,韩印.基于ARIMA模型的短时交通流预测研究[J].物流科技.2019
[8].周晨静,荣建,郭琳科.微观交通仿真模型参数标定结果取值方法研究[J].系统仿真学报.2019
[9].林洁,裴廷福,王夏秋.组合出行模式下动态交通路径选择模型研究[J].人民交通.2019
[10].陶亦舟,韦艳芳,高庆飞,董力耘.基于精细微观交通流模型的信号交叉口人-车相互干扰研究[J].物理学报.2019
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