简介:换道是驾驶员达到快速通行目标的一种常用手段,但换道会带来很多公路交通事故。为有效避免交通事故,需给驾驶员提供换道安全预警。构建了安全换道决策模型,将换道决策分为换道意图识别和换道条件判断分别建立模型以提高预测精确度。通过神经网络方法SOM(Self-Organization-Map)聚类及BP(BackPropagation)建立换道意图识别模型,基于贝叶斯理论建立最小风险贝叶斯换道条件判别模型。模型开发和测试采用车辆轨迹数据集(NGSIM),提取数据中的换道行为特征参数作为模型的输入,将驾驶员换道决策预测视为输入变量的函数。通过对比最小贝叶斯和最小风险贝叶斯方法发现,由后者构建的换道条件判别模型效果较好,对于不换道行为的预测精度为90.4%,换道行为的预测精度为73.8%。鉴于错误的换道决策可能导致交通事故,而错误的不换道决策只会导致失去一次换道的机会,在换道辅助系统中,不换道决策的精确度要求需高于换道决策的精度。最后,在微观交通仿真系统中加入换道决策模型,其结果验证换道决策安全。最小风险贝叶斯换道条件判别模型的引入,使得换道决策系统能够通过修正风险系数,进一步提高换道判别精度,减少不安全的换道概率。
简介:为了研究A2N-SBR短程硝化反硝化系统内亚硝化细菌和短程反硝化聚磷菌的培养驯化,以实际生活污水为试样,对A2N-SBR系统内N-SBR反应器和A2-SBR反应器的菌种分别进行培养驯化.结果表明:在温度为26~28℃,pH值为7.5~8.0,DO质量浓度为0.4~0.8mg/L的条件下,经过38d的连续运行,在N-SBR反应器内驯化出了亚硝化细菌,氨氮的去除率和亚硝化率分别达到97.0%和96.5%在温度为25~26℃,pH值为7.0~8.0的条件下,采用先厌氧/好氧后厌氧/缺氧的运行方式,经过78d的连续运行,在A2-SBR反应器内驯化出短程反硝化聚磷菌,COD和PO4-3-的去除率分别达到86.2%和96.4%,NO-N的质量浓度也由29.9mg/L降为0.35mg/L.研究表明,通过控制适宜的环境条件,在A2N-SBR系统的N-SBR反应器和A2-SBR反应器内能够分别培养驯化出亚硝化细菌和短程反硝化聚磷菌.