智能网联混行环境下交叉口时空资源配置优化

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在网联自动车辆(CAVs)与人工驾驶车辆混行环境下,构建混合整数线性规划(MILP)模型,以优化交叉口时空资源配置.该模型以交叉口通行能力最大化为目标,约束条件主要包括车道渠化、流量分配和信号配时等相关约束.以典型四车道十字交叉口为例,在网联自动车不同驾驶行为和不同渗透比例的条件下,优化交叉口渠化方案和信号配时方案.结果表明,随着网联自动车占比和跟驰行为的改变,交叉口最优渠化方案和信号配时方案须相应调整.网联自动车占比增大和跟车时距减小,均有利于提高交叉口的通行能力,且当网联自动车跟车时距不受前车类型的影
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提出能够准确分解等截面直梁弯曲变形和剪切变形的试验方法.基于小变形理论,在梁的弯曲变形可以由梁段上缘、下缘附近纵向纤维长度变化表征的假定下,推导采用实测梁段上、下纵向纤维长度变化计算弯曲挠度的方法,获得弯曲变形对上、下纵向纤维端点对角线长度变化的影响.在梁的剪切变形只引起梁段对角线长度变化的假定条件下,推导利用实测梁段对角线长度变化计算剪切挠度的方法.在非对称荷载条件下,确定实测截面转角引起挠度的计算方法.上述弯曲挠度、剪切挠度和截面转角引起的挠度合并构成目标截面基于变形分解的推算挠度.推算挠度完全独立于
为了更加精确地计算道路的交通阻抗,对经典的BPR阻抗函数模型进行改进,建立长短期记忆(LSTM)神经网络预测改进函数中待定系数的正负,结合杭州市上塘高架至中河高架路段采集的交通数据进行验证.与传统BPR阻抗函数方法、经典的EMME/2锥形延误函数计算方法、BP神经网络预测方法、LSTM神经网络预测方法得出的结果进行对比分析,结果显示在数据精度满足要求的前提下,改进的模型具有更高的准确性和可靠性.说明使用改进模型计算得到的道路阻抗能够更为真实地反映道路的交通运行状况.
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