一种基于二次交通事故预防的高速公路动态限速控制方法

    公开(公告)号:CN111815967A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010410943.7

    申请日:2020-05-15

    Abstract: 一种基于二次交通事故预防的高速公路动态限速控制方法,包括如下步骤:①利用视频检测设备对高速公路待控制区域的交通流数据进行采集,包括速度、流量、占有率和密度,同时利用环境监测站对控制区域的环境数据进行采集;②根据采集的交通流数据和环境数据,计算一次事故发生后二次事故的发生概率值;③确定可变限速的启动事故风险阈值及目标安全车速:④将步骤②概率值与可变限速的启动事故风险阈值进行比较,判断是否启动可变限速控制策略;⑤进行相邻可变限速控制路段协调控制;⑥将限速值通过可变限速控制系统进行发布;⑦完成一个周期的检测之后,可变限速控制系统自动检测下一个周期内交通流,重复步骤①-⑥,确定是否需要调整当前快速路限速值。该方法根据检测得到的实时交通流运行状态计算二次事故发生概率,对高速公路进行动态限速控制,提高了行车的安全性。

    一种基于小样本数据的模糊超盒神经网络分类方法

    公开(公告)号:CN118673369B

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411172719.3

    申请日:2024-08-26

    Abstract: 本发明提出了一种基于小样本数据的模糊超盒神经网络分类方法。该方法包括:首先对数据集进行归一化处理,将数据缩放到统一范围内;其次将归一化处理后的数据集划分为训练数据集和测试数据集;接着构造超盒,以训练数据集中每个类别样本的密度最大点为中心,并定义边长参数确定超盒尺寸,生成初始超盒模糊集;然后对初始超盒模糊集进行重叠检测和收缩两步操作以适当调整细化超盒,生成最终的超盒模糊集;最后根据测试数据集计算分类结果。与传统分类方法相比,该方法改进了超盒构造受输入顺序影响的问题,具有在线学习能力,无需对早期和新数据重新训练,并且可以在小样本条件下实现较好的分类性能。

    一种基于二次交通事故预防的高速公路动态限速控制方法

    公开(公告)号:CN111815967B

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202010410943.7

    申请日:2020-05-15

    Abstract: 一种基于二次交通事故预防的高速公路动态限速控制方法,包括如下步骤:①利用视频检测设备对高速公路待控制区域的交通流数据进行采集,包括速度、流量、占有率和密度,同时利用环境监测站对控制区域的环境数据进行采集;②根据采集的交通流数据和环境数据,计算一次事故发生后二次事故的发生概率值;③确定可变限速的启动事故风险阈值及目标安全车速:④将步骤②概率值与可变限速的启动事故风险阈值进行比较,判断是否启动可变限速控制策略;⑤进行相邻可变限速控制路段协调控制;⑥将限速值通过可变限速控制系统进行发布;⑦完成一个周期的检测之后,可变限速控制系统自动检测下一个周期内交通流,重复步骤①‑⑥,确定是否需要调整当前快速路限速值。该方法根据检测得到的实时交通流运行状态计算二次事故发生概率,对高速公路进行动态限速控制,提高了行车的安全性。

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