栾森
- 作品数：10 被引量：16H指数：1
- 供职机构：北京航空航天大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程文化科学更多>>
- 一种基于广义极值T分布偏差的非周期拥堵检测方法
- 本发明公开了一种基于广义极值T分布偏差的非周期拥堵检测方法，包括1、获取路网速度数据，并进行数据预处理；2、从历史数据中选择与当前时段具有相同时间特征的样本，并与当前速度观测值合并作为检测算法的输入数据集；3、利用基于广...
- 马晓磊栾森杜博文
- 文献传递
- 一种基于Copula和Monte-Carlo模拟的路径行程时间估计方法
- 本发明公开了一种基于Copula和Monte‑Carlo模拟的路径行程时间估计方法，步骤为：S1、获取一条路径中各路段路径行程时间波动率；S2、通过最大似然估计对各路段路径行程时间波动率进行边缘分布拟合；S3、基于各路段...
- 马晓磊栾森陈汐鲁光泉李萌
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- 一种基于Copula和Monte-Carlo模拟的路径行程时间估计方法
- 本发明公开了一种基于Copula和Monte‑Carlo模拟的路径行程时间估计方法，步骤为：S1、获取一条路径中各路段路径行程时间波动率；S2、通过最大似然估计对各路段路径行程时间波动率进行边缘分布拟合；S3、基于各路段...
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- 基于拉格朗日松弛算法的自动驾驶公交调度优化研究被引量：16
- 2019年
- 为了解决公交实际运营出现的调度方式单一、车辆配合度较差、串车等问题,降低公交运行中人为因素的影响,提高公交系统的运营效率,提出一种考虑乘客动态需求的调度模型,采用自动驾驶环境下的公交运营方式,结合站点实际乘客需求调配车辆,实现了公交车辆利用程度最大和乘客总体等待时间最小的多目标优化。提出的自动驾驶公交调度方法,获取了乘客个体的实时出行需求,同时实现了对车头时距的调控。在模型求解方面,选取拉格朗日松弛算法,最终获得了多目标优化问题的精确解。以北京公交300路快车作为实际案例进行分析,从公交实际运营数据中提取多项参数作为模型的输入,通过拉格朗日松弛算法的求解,得到自动驾驶条件下公交运行时刻表、乘客等待时间、公交承载量、站点上车乘客人数等多项运营指标。通过与公交实际运营状态的对比,论证了采用自动驾驶公交对于改善公交运营现状的可行性。最后将优化结果与公交实际数据进行了对比分析。结果表明:自动驾驶车辆投入公交运营,能够缓解串车问题,同一线路上公交车的载客量分布更为均衡,在同一断面的客流与车头时距的不均衡程度均有所降低;同时高峰时段发车数量减少了20%,公交车的平均承载量提高了21.7%,车辆平均间隔缩短了29.9%。
- 马晓磊马晓磊张钊张钊栾森
- 关键词：交通工程调度优化拉格朗日松弛自动驾驶
- 一种基于自行车轨迹数据的逆行行为识别方法
- 本发明公开了一种基于自行车轨迹数据的逆行行为识别方法，包括如下步骤：1)自行车行驶轨迹数据获取及清洗，需要清洗的轨迹有采样率较低的轨迹和速度异常的轨迹；2)地图匹配：把每一条轨迹投影到对应的路段上，实现地图匹配；3)在单...
- 马晓磊栾森李萌李欣
- 一种基于广义极值T分布偏差的非周期拥堵检测方法
- 本发明公开了一种基于广义极值T分布偏差的非周期拥堵检测方法，包括1、获取路网速度数据，并进行数据预处理；2、从历史数据中选择与当前时段具有相同时间特征的样本，并与当前速度观测值合并作为检测算法的输入数据集；3、利用基于广...
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- 一种基于自行车轨迹数据的逆行行为识别方法
- 本发明公开了一种基于自行车轨迹数据的逆行行为识别方法，包括如下步骤：1)自行车行驶轨迹数据获取及清洗，需要清洗的轨迹有采样率较低的轨迹和速度异常的轨迹；2)地图匹配：把每一条轨迹投影到对应的路段上，实现地图匹配；3)在单...
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- 一种基于空间copula理论的交通流量预测方法
- 本发明公开了一种基于空间copula理论的交通流量预测方法，包括1、获取一条路段中磁感线圈设备的地理位置及其统计的交通流量数据；2、基于样本点的地理位置计算其两两之间的距离；3、根据半变异函数来确定样本适合的相关函数模型...
- 马晓磊栾森丁川刘从从
- 一种基于微博数据的交通异常致因解析方法
- 本发明公开了一种基于微博数据的交通异常致因解析方法，包括：步步骤S1，对微博内容进行数据搜索，得到原始语句；步骤S2，对所述原始语句进行预处理，获得原始标记语句；步骤S3，对所述原始标记语句切分成词向量，通过所述词向量构...
- 马晓磊栾森杜博文
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- 一种基于空间copula理论的交通流量预测方法
- 本发明公开了一种基于空间copula理论的交通流量预测方法，包括1、获取一条路段中磁感线圈设备的地理位置及其统计的交通流量数据；2、基于样本点的地理位置计算其两两之间的距离；3、根据半变异函数来确定样本适合的相关函数模型...
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