调整公路交通量的调查方法

在分析了高速公路交通量调整的目的、内容、特点及发展趋势的情况下，结合吉林省长平高速公路实际，阐述了高速公路交通量调查的数据采集、数据处理及应用情况。     

基于云服务的交通量计算系统的设计

为了提高交通量数据采集与计算能力,基于云服务设计了一个交通量计算系统,集中处理全市交通量数据.应用了Windows Mobile智能设备开发技术编写了手机端交通量计数器程序,通过3G网络实现了交通量原始数据的上传.在云服务中心,应用了Excel VBA二次开发技术生成了各种统计图表,调查员在工作中,随时可下载统计图,了解交叉口的实时交通流量、流向等数据.实践证明,该交通量计算系统扩展性良好,能应对大城市交通量计算需求,能够推进智慧交通、智慧城市的建设.     

交通量数据采集系统

交通量数据采集系统由红外线轴检测传感器电路、环形线圈检测传感器电路、数据处理分机板电路和计算机组成.能自动识别车型种类及记数,利用PC机实现数据报表,实时及远程监控.系统适用于各级公路和城市道路的交通量调查使用.     

基于磁阻传感器的无线交通量数据采集系统

针对传统的车辆检测方法容易对路面造成伤害、传感器易受周围环境的干扰等问题,通过融合无线通信、集成电路、传感器、计算机网络技术,可研究开发出一种无人值守且对道路没有损害的新型交通量数据采集系统。     

基于非线性主成分分析和GA-RBF的高速公路交通量预测方法

为了提高高速公路交通量的预测精度, 综合考虑高速公路交通量的高度非线性和受多因素影响的特征, 提出一种基于非线性主成分分析和GA-RBF神经网络(NPCA-GA-RBF) 的高速公路交通量预测方法; 确定了高速公路交通量的主要影响指标, 运用非线性主成分分析法降低高速公路交通量影响指标的维数及其相关性, 用少数主成分代替原有的多指标, 以简化神经网络结构; 利用GA优化RBF神经网络的参数, 进一步提高交通量的预测精度; 以普洱市某高速公路为例, 对交通量预测方法进行实例验证。分析结果表明: 2组试验GA-RBF和NPCA-GA-RBF方法的平均相对误差分别比RBF方法降低1.62%、3.53%和2.27%、3.32%, 说明GA优化RBF神经网络能提高RBF方法的交通量预测精度; 与GA-RBF方法相比, 2组试验NPCA-GA-RBF方法的平均相对误差分别降低了1.91%、1.05%, 其交通量预测值更接近实际交通量, 预测结果更为可靠, 表明非线性主成分分析法消除了指标的相关性, 进一步提高了交通量预测精度, 减少了交通量预测复杂度。可见, NPCA-GA-RBF方法具有更高的交通量预测精度, 能为高速公路的良好管理提供可靠的决策依据, 满足高速公路合理运营管理的客观需求。      

浅谈间隙式交通量调查方法

介绍了从交通量的定义、交通量的表示方法、代表路段和观测站点的选择、车型的划分和换算系数几个方面介绍了间隙式交通量调查方法。     

城市道路交通检测器优化配置方法研究

为了获得全路网的实时动态交通流量信息,需要选择合适路段来配置交通检测器,并由安装检测器的路口来预测未安装检测器路口的交通量.文中根据城市路网中路段交通流量的相关性,运用基于数据融合的统计分析技术--聚类分析方法和逐步回归方法,对城市道路交通检测器优化配置的方法进行了研究.实例分析证实,这为检测器空间优化配置提供了一种简单可行的方法,并为交通数据采集的科学性、实用性提供了保证.     

公路隧道交通监控系统

本文就隧道交通安全设施配置与控制策略进行了探讨，论述了不同长度，交通量条件下，火灾检测，环境检测，ＣＣＴＶ及数据采集与控制设施等隧道交通安全设施的功能，作用与配置原则，分析了交通参数对阻塞等交通异常事件的敏感性，提出了交通异常自动检测算法。     

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城市中无效交通量的大量存在是城市交通产生拥挤的原因之一，因而削减和控制城市交通中的无效交通量就成为缓解城市交通压力的有效手段之一本文从城市交通规划、交通结构以及交通管理几方面探讨了城市交通中无效交通量的成因，并分析了每种成因下无效交通量的具体类型，提出了控制和削减城市交通中无效交通量的对策与方法，归纳了无效交通量的本质分类.     

常德沅水西大桥交通量预测方法研究

介绍了常德市沅江西大桥交通量预测采用的方法,并对相类似桥梁的交通量预测方法提出了建议。