混合智能是人工智能发展到2.0时代的新兴产物,是人类智能与机器智能的交叉结合,旨在融合两者优势解决复杂问题,提高整体系统的决策质量和效率。为全面分析混合智能领域的研究动态及发展趋势,准确把握未来发展热点目标,利用CiteSpace文...混合智能是人工智能发展到2.0时代的新兴产物,是人类智能与机器智能的交叉结合,旨在融合两者优势解决复杂问题,提高整体系统的决策质量和效率。为全面分析混合智能领域的研究动态及发展趋势,准确把握未来发展热点目标,利用CiteSpace文献可视化分析软件,对来源于中国知网(CNKI)与Web of Science的相关领域文献进行可视化处理,从发文情况、关键词热点以及发展趋势3个角度进行分析。结果表明:该领域发文量受关键人物及国家政策影响在2017年前后有较大幅度提升,关注度较高但尚未形成具备较强科研产出能力的核心作者群体和较为紧密的合作关系网络。关键词热点包括以神经网络、遗传算法和群体智能为代表的算法技术研究。以优化多目标问题的群体智能和特征选择技术将成为该领域未来的主要研究方向。展开更多
为分析危险品道路运输路径优化领域的研究态势,筛选2000—2021年Web of Science核心合集数据库和中国知网的文献数据,采用可视化文献分析软件CiteSpace分析国内、外危险品道路运输路径优化领域的科研合作现状、研究热点及演进趋势。结...为分析危险品道路运输路径优化领域的研究态势,筛选2000—2021年Web of Science核心合集数据库和中国知网的文献数据,采用可视化文献分析软件CiteSpace分析国内、外危险品道路运输路径优化领域的科研合作现状、研究热点及演进趋势。结果表明:在科研合作上,中、美等国家注重合作交流,我国在危险品道路运输路径优化领域的影响力弱于美国,高校间合作密切,非高校机构多进行独立研究,国内、外均形成合作较密切且具有一定影响力的科研团队,发文数量与质量均较高;研究热点包括危险品道路运输路径优化模型、求解算法及信息系统应用等3方面;从演进趋势看,国内、外的危险品道路运输路径优化领域的演进趋势较一致,但国内研究相对滞后。建议相关研究人员增进与跨国及机构间的交流与合作,优化模型指标体系,改进求解算法,加强与现代先进信息技术的融合应用。展开更多
车速分布特性是交通流理论研究的重要组成部分,也是交通管理与控制研究的基础。为全面分析车速分布特性的研究现状和发展趋势,以Web of Science和中国知网(CNKI)为文献来源,运用文献可视化软件CiteSpace,对车速分布特性领域的研究关注...车速分布特性是交通流理论研究的重要组成部分,也是交通管理与控制研究的基础。为全面分析车速分布特性的研究现状和发展趋势,以Web of Science和中国知网(CNKI)为文献来源,运用文献可视化软件CiteSpace,对车速分布特性领域的研究关注度、研究热点和演进趋势进行分析。结果表明:1) 中英文整体发文量于2000年后呈波动式上升趋势,2019~2020年发文量最多,美国和中国是该领域关注度最高的国家。2) 研究热点包括针对高速公路的车速分布特性分析、结合新技术的研究方法改进、面向交通安全领域的应用研究等。3) 研究趋势方面,针对不同道路条件以及面向智能网联环境的车速分布特性研究将成为主要的研究方向。建议未来该领域研究人员拓宽研究范围,考虑不同的道路及交通条件来改进研究方法,并加强现代信息技术的应用。展开更多
为探究智能网联环境下的城市交通主干线协调控制,首先针对干线协调控制的理论与方法进行分析;然后针对智能网联环境提出一种基于车辆组队的动态车速诱导与信号优化的干线协调控制方法(Dynamic Speed Guidance and Dynamic Signal Timing...为探究智能网联环境下的城市交通主干线协调控制,首先针对干线协调控制的理论与方法进行分析;然后针对智能网联环境提出一种基于车辆组队的动态车速诱导与信号优化的干线协调控制方法(Dynamic Speed Guidance and Dynamic Signal Timing of Fleet, DSDSF);最后通过搭建仿真平台对所建立的智能网联环境下干线协调控制方法进行仿真实验与分析。仿真结果表明,在所提出的干线协调控制方法下的车辆平均延误时间和平均停车次数相对于定时控制方法分别降低了48.2%和56.8%,相对于MAXBAND协调控制方法分别降低了25.5%和38.5%,验证了该干线协调控制方法的有效性与可行性。展开更多
文摘混合智能是人工智能发展到2.0时代的新兴产物,是人类智能与机器智能的交叉结合,旨在融合两者优势解决复杂问题,提高整体系统的决策质量和效率。为全面分析混合智能领域的研究动态及发展趋势,准确把握未来发展热点目标,利用CiteSpace文献可视化分析软件,对来源于中国知网(CNKI)与Web of Science的相关领域文献进行可视化处理,从发文情况、关键词热点以及发展趋势3个角度进行分析。结果表明:该领域发文量受关键人物及国家政策影响在2017年前后有较大幅度提升,关注度较高但尚未形成具备较强科研产出能力的核心作者群体和较为紧密的合作关系网络。关键词热点包括以神经网络、遗传算法和群体智能为代表的算法技术研究。以优化多目标问题的群体智能和特征选择技术将成为该领域未来的主要研究方向。
文摘为分析危险品道路运输路径优化领域的研究态势,筛选2000—2021年Web of Science核心合集数据库和中国知网的文献数据,采用可视化文献分析软件CiteSpace分析国内、外危险品道路运输路径优化领域的科研合作现状、研究热点及演进趋势。结果表明:在科研合作上,中、美等国家注重合作交流,我国在危险品道路运输路径优化领域的影响力弱于美国,高校间合作密切,非高校机构多进行独立研究,国内、外均形成合作较密切且具有一定影响力的科研团队,发文数量与质量均较高;研究热点包括危险品道路运输路径优化模型、求解算法及信息系统应用等3方面;从演进趋势看,国内、外的危险品道路运输路径优化领域的演进趋势较一致,但国内研究相对滞后。建议相关研究人员增进与跨国及机构间的交流与合作,优化模型指标体系,改进求解算法,加强与现代先进信息技术的融合应用。
文摘为探究智能网联环境下的城市交通主干线协调控制,首先针对干线协调控制的理论与方法进行分析;然后针对智能网联环境提出一种基于车辆组队的动态车速诱导与信号优化的干线协调控制方法(Dynamic Speed Guidance and Dynamic Signal Timing of Fleet, DSDSF);最后通过搭建仿真平台对所建立的智能网联环境下干线协调控制方法进行仿真实验与分析。仿真结果表明,在所提出的干线协调控制方法下的车辆平均延误时间和平均停车次数相对于定时控制方法分别降低了48.2%和56.8%,相对于MAXBAND协调控制方法分别降低了25.5%和38.5%,验证了该干线协调控制方法的有效性与可行性。
