试述大数据在智能交通领域的应用

随着经济社会的发展和人类文明的进步对交通出行的深刻影响,使得交通路况日趋复杂,智能交通是解决这一问题的重要途径之一,大数据时代的来临,为智能交通的发展及运用提供了技术性支持。通过高效、精准、及时的交通数据获取,构建合理的城市交通管理体系,以期为市民提供生活、生产便利。     

基于累积前景理论的高铁快递运价研究

多数研究认为货主是完全理性的,面对多种运输方式可供选择的情况下,货主总是选择广义运输费用最低的运输方式,从而建立制约铁路部门希望收益最大的模型。实际上人们无法做到完全理性,人们获取信息的能力与认知能力都不一样。在传统的铁路运价研究当中双层规划模型运用较为广泛,但是该模型通常基于期望效用理论。在交通领域网络交通流的分配问题上有很多基于累积前景理论的研究,前景理论可以解决在不确定情况下的决策问题,运用该理论解决铁路运价问题的研究很少。本文基于累积前景理论的知识,建立各运输方式前景值的函数,并假设货主总是寻求前景值最大,从而货流达到基于前景理论的用户均衡状态或者是最优状态并建立下层模型,同时进一步研究货流在路网中的分配规律,分别讨论UE均衡和SO最优,研究两种情况下模型之间的关系,最后建立与之相互制约的铁路部门追求收益最大的模型,运用常用的灵敏度启发式算法计算合理的运价。     

基于交通渗流理论的城市轨道交通网络动态服务瓶颈识别

为准确把握轨道交通网络化运营的新态势和新要求,力求轨道交通系统在大客流下做到运输能力和服务水平的供需匹配,需对轨道交通网络的关键瓶颈进行有效识别和疏解。本文借鉴交通渗流理论,提出了限制网络整体服务水平和连通效能的动态服务瓶颈的识别方法,该方法综合考虑了城市轨道交通系统的网络特性、客流特性和服务特性。其中针对区间服务水平状态,该方法提出了定量评定的复合指标模型。以成都地铁线网为案例,基于实际客流运营数据,构建动态网络,识别服务瓶颈,验证了方法的适用性和准确性,对城市轨道交通系统运营管理有实际指导意义。     

基于贝叶斯网络模型的交通状态预测

城市的交通状态是可以预测的.有效的交通状态预测能从很大程度上优化交通状态,减少交通阻塞.贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN)是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一.提出了一种基于贝叶斯网络模型理论的交通状态预测方法.综合考虑交通阻塞成因的基础上构建网络模型,在已有的交通状态数据的基础上提出基于贝叶斯法则的学习算法,并通过计算变量间的条件概率来计算交通阻塞发生的可能性,达到预测的目的.     

京津冀地区交通网络结构研究

以发展协调均衡的交通网络体系为目的,基于GIS平台构建了城市群交通网络载流模型,以京津冀地区为例,对县域交通网络的载流能力进行分析,通过理论载流总程值和实际载流总程值的计算,得出各县区的道路缺口里程及区域综合承载能力。结果显示,理论载流总程值较高的县区较多,市辖区较低;各市辖区实际载流总程值较高,县区较低;理论上,市辖区的交通相对较松缓,道路建设水平较高,而县区交通相对紧张,交通配套基础设施不够完善。最后提出,面对市区交通拥堵的现实情况,应加强高速路扩建,发展城市轨道交通,完善地下交通,优化城市公共交通等,提高居民低碳出行意识,缓解道路压力;对经济发展较为落后的县区应加大政府投资扶贫力度,加强基础型干路如省道、县道的建设,完善支路建设,扩大公路网络覆盖面。     

大数据技术在智能交通领域的应用

在新时代背景下,以大数据理念为依据的智能化交通建设成为优化城镇化建设水平,解决城市交通拥堵的有效举措,其不仅能提升获取交通信息的科学性和准确性,而且可以构建多元化的管理系统为智能交通运行提供基础保障。文章以广西为例,基于大数据与智能交通理论概念,介绍了基于大数据技术的处理平台特点与架构,探讨了智能交通领域大数据技术的具体应用。     

基于大数据的城市轨道交通运维信息化技术应用研究

阐述了城市轨道交通运维信息化技术发展状况,说明了大数据环境中城市轨道交通运维信息化技术运用价值,论述了城市轨道交通运维信息化技术相关内容,同时分析了大数据背景下城市轨道交通运维信息化技术的应用情况,进而增强城市轨道交通运维信息化技术应用的实际成效。     

基于注意力机制和时空卷积网络的客流预测方法

客流预测方法可以帮助城市轨道交通运营部门根据客流动态变化调配列车资源,是实现精准列车动态控制的基础。研究提出基于注意力机制和时空卷积网络模型的客流预测方法,融合不同功能的网络单元,使得网络可同时捕获客流数据的时间相关性、空间相关性和时空相关性,并采用注意力机制以提高模型预测的准确性,能够同时实现城市轨道交通多站客流的动态预测。基于北京地铁的实际客流数据对该方法和模型进行数值试验,结果表明该模型性能优于其他基线模型。     

交通流模型初探

交通流理论是运用物理学和数学的方法来描述交通特性的一门边缘科学,目前还没有形成完整的理论体系.在交通流NaSch模型的基础上,提出了交通流元胞自动机模型,计算机数值模拟结果得到的基本图显示出交通容量非常接近实测的交通容量,而且还显示出亚稳态特征、滞后效应和相分离现象等复杂的实际交通行为;另外,运用流体力学的研究方法,提出了一种新的交通流连续性假设和相对粘性假设,建立了粘性交通流的运动微分方程.     

交通仿真车辆跟驰模型研究

随着数据采集手段的发展和交通科技进步,车辆跟驰模型作为ITS模拟论证与实际运营理论基础得到了重视,并成为了交通流理论研究中的热点.通过对车辆跟驰模型进行系统性回顾,说明其目前发展状况和存在的问题,并论述车辆跟驰模型在构建过程中存在的模型有效性问题和模型标定问题,结合当前交通领域的研究成果对车辆跟驰模型的未来发展趋势作了展望.