基于CDMA网络的城市交通数据采集与处理技术

交通数据采集与处理技术是构建智能交通系统的基础。首先通过分析各类交通数据采集技术,提出了基于CDMA网络实施动态交通数据采集的方法;然后以重庆市主城区为例构建了动态交通数据采集系统;最后结合城市道路交通的特性对数据进行处理,使数据与道路相匹配,并在GIS地图上实现道路交通状态的实时显示。     

一种基于深度学习的离散化交通状态判别方法

在智能交通信号控制和交通流诱导系统中,交通环境状态的有效判别是影响交通控制决策的先决条件,本文针对交通流产生的大数据信息,结合深度学习算法提出一种离散化交通状态的判别方法.给出了包括交通状态数据采集、状态数据描述、状态深度学习和判别等功能模块的系统架构,构建了一种离散交通状态编码方法,为深度学习交通状态特征提供了数据基础.模型训练阶段,对采集到的二值和连续值交通状态数据,分别构建了两种不同的深度置信网络实现交通状态特征的无监督学习;模型微调阶段,在整合形成的高层抽象特征向量顶端增加softmax分类器,采用反向传播算法实现参数微调.最后,该方法基于VISSIM微观交通软件进行仿真,实验结果表明,离散交通状态编码方法可有效表达交通状态,基于深度学习的交通状态判别方法相对传统方法具有较高的准确度.     

基于多源轨迹数据的城市交通状态精细划分与识别

针对基于路段的城市交通状态分析方法的不足，本文利用公交车和出租车轨迹数据提出了城市交通状态精细划分和识别方法，实现城市交通状态分析.对两种轨迹点的速度值和空间位置值分别进行归一化处理，以此为属性数据，通过迭代计算轮廓系数确定k 值完成轨迹点聚类，结合二次处理方法对类簇进行拆分和融合以划分道路交通状态；在特征级建立多源数据融合方法，实现交通状态速度值计算；以归一化后的速度值为属性数据，通过聚类将样本分为4类对应4种城市交通流状态层级.实验表明，本文方法能够实现道路交通状态精细划分，能有效地识别出道路局部位置的交通状态，进而可为城市道路交通管理提供决策支持.     

城市快速路交通状态自动判别解决方案

为满足社会公众对实时交通状态信息发布服务的需求,对城市快速路交通状态自动判别解决方案的关键技术进行研究。在总结已有研究成果的基础上,对快速路交通状态判别指标、判别标准及空间对象进行分析,选取平均行程车速作为快速路交通状态的判别指标。设计了交通状态自动判别软件构架,对平均行程车速实时估计算法模块进行了详细分析。基于研究成果开发的快速路交通状态自动判别系统软件已经应用于上海市快速路监控中心。对软件的实际运行效果进行评估,结果表明,道路交通状态判别平均精度达到95％以上。     

中兴智能交通综合管理平台助力城市交通一体化管理

近年来随着我国经济的高速发展和城市化进程不断加快,交通管理部门相继建立了交通控制和监控系统,如信号控制、电子警察、交通诱导、视频监控等.但由于各种原因,现有的智能交通应用大多还处于各ITS子系统相互独立的状态,系统间形成信息孤岛,难以将整个交通管理控制的各个环节有效地联动起来,无法达到准确判别交通势态和快速发现、处理突发交通事件的目的,管理部门也因为缺少集成后的融合数据,无法充分利用现有道路交通资源,及时准确引导出行者合理出行.交通管理者越来越迫切需要一种跨系统、全方位发挥作用的道路交通综合管理系统来辅助交通指挥管理,提升交通服务水平、提高交通管控效率.     

区域路网交通信息提取方法

为提取区域路网交通信息,基于物元分析理论提出了道路交通状态的判别方法．将交通状态的判别结果作为决策属性,综合考虑道路等级、时间及交通参数,构造区域路网的交通流特征信息表．用粗糙集方法提取交通流特征．用区域路网交通流特征提取示例验证了提出的方法的有效性．该方法可实际应用于在线交通状态判别和历史数据库的交通信息提取．     

城市智能交通大数据平台的模型库研究与设计

城市智能交通的发展,逐步从传统的设备迈向模型库、知识库的建设和应用。论文研究了城市智能交通大数据平台的模型库框架,设计了交通状态判别模型、交通专题分析模型、跨专题交通大数据分析挖掘模型以及交通仿真与平台融合等模型库,实现道路交通状态判别、交通专题分析、交通大数据分析挖掘、数据共享、仿真决策等功能,以更好的为城市交通管控、规划、决策提供数据支撑。     

基于马尔可夫链模型的交通拥挤状态预测

交通拥挤严重影响了道路交通的安全性和运行效率,如何对交通拥挤状态进行判别,并预测下一时刻交通状态的变化趋势,是提高交通管理水平的一个关键.利用马尔可夫链建立了交通状态预测模型,实例表明该模型对短期交通状态预测具有良好的适用性.     

智能交通信息特征分析与处理系统设计

智能交通系统(ITS)的普遍应用与系统整合,使得交通信息越来越复杂,交通状态更加难以把握,信息处理面临新的挑战.本文的工作集中在以下三个方面:①剖析了ITS信息的特征—— 多源性、异构性和层次性;并指出交通状态作为最高层次的文通信息,具有双重属性的特点——客观、抽象、确定、连续性以及主观、形象、模糊、离散性。②分析了信息融合和数据挖掘技术在ITS信息处理中的重要价值,提出其信息处理的模式与流程。③设计出ITS信息处理系统的逻辑结构,实现了信息融合和数据挖掘技术的集成,体现出该系统的信息中心功能和平台支持功能。     

城市主干路网交通信息多源数据融合系统研究

针对我国城市主干路网利用不均衡、出行效率低等问题,提出了一种城市主干路网交通信息多源数据融合系统,并构建了高速公路集成指挥调度系统,可以实现警情管理、电子巡逻、路况管理、违法管理、预案管理、信息发布等功能,提高城市交通的管理水平,加强对道路交通宏观调控和指挥调度的能力,并对突发事件形成快速高效的应对机制。     

交通信息融合六级功能模型设计

智能交通系统在城市交通领域中的应用已越来越广泛,信息融合技术已成为交通领域的一项研究重点。在简单介绍信息融合系统的各种分级功能模型的基础上,将信息融合领域的六级功能模型应用于交通运输信息融合系统中,设计出交通领域信息融合六级功能模型各级的内容和功能,对于交通信息融合的模型设计有一定的指导意义。     

交通语言在交通管理中的应用

引入交通语言的概念,研究交通语言对交通系统运行指标的影响模式,指出不合理的交通语言容易产生交通问题。针对交通管理对交通语言的需求提出面向交通管理和信息服务的交通语言设置方式。最后,阐述基于交通语言的有效交通管理措施有：通过交通导向分离不同需求的交通流;分层次设置交通语言;信息量集中处采用分散设置的方式提高信息发布效率。研究结果可作为交通管理方案制定和实施的参考。     

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对城市的道路交通运行状况进行全面分析评估并实时监控、预测,可以有效地消除交通隐患,增强城市交通管理部门对城市交通的管控能力.本文基于北京市典型道路交通流特性分析及已有的道路交通流预测模型,提出道路交通运行状态组合预测模型,确定了非参数回归模型作为预测模型的核心,组合使用傅立叶历史估算模型、非参数自回归模型和非参数邻域回归模型对北京市典型道路的交通运行状态进行预测.针对北京市道路交通流信息采集系统实际情况及未来预测信息图形化发布的需要,提出了道路交通流预测系统的异构数据融合方法及道路编码模型及方法.     

建设智能交通管理系统为2008奥运会提供一流交通保障

介绍了北京市智能交通管理系统的结构和内容,即两大系统,智能化交通指挥调度系统和现代化交通管理信息系统,并详细论述了其中的八个项目。各项目以动、静态交通信息和交通管理业务为对象,以信息技术、自动控制技术、交通工程技术等ITS技术方法和系统工程方法为手段,实施交通指挥调度、交通综合信息管理、交通警务管理、交通业务管理的自动化和高效率;最后对系统完成后的运行效益进行了评估。     

交通流短时预测理论研究进展

交通流短时预测是智能运输系统。尤其是其先进的交通管理系统和出行者信息系统研究的一个重要内容。利用预测算法来分析交通数据，并预测未来数分钟内的交通流状态，便于及时采取适当的交通控制措施和诱导措施。     

智能交通系统中的交通信息采集技术研究进展

实时、准确的交通信息采集是智能交通的基础。根据被采集车辆是否与采集系统进行交互,交通信息采集技术分为两大类:独立式采集技术和协作式采集技术。分析了各种采集技术的特点、适用场合和发展现状,并提出了未来的发展趋势:车辆内部信息的直接获取、交换式信息采集、多种采集技术的融合。     

基于可写入RFID技术和移动Ad Hoc网络的交通信息系统

基于可写入RFID技术和移动Ad Hoc网络的交通信息系统,利用可写入RFID技术对车辆和道路进行全面的数据采集,并通过移动Ad Hoc网络与交通控制中心进行信息交换。在对信息进行分析处理后,交通控制中心发送控制信息经移动Ad Hoc网络对交通控制设备和车辆进行实时管理,实现对交通的智能化控制。     

基于仿真数据的异类交通传感器信息融合研究

通过系统模拟中的相关原理,以实际传感器的性能参数为背景,可生成供交通信息融合算法使用的训练集和测试集仿真数据。结合这些数据,相关神经网络训练和仿真结果表明：交通信息融合方法对于提高异类传感器的速度检测是有效的．同时信息融合技术在智能交通系统中的应用能够提高信息获得的准确性。     

重庆市城市交通拥堵的原因及缓解对策

重庆市作为典型的组团、多中心布局的山地城市．其城市交通拥堵与其他大城市相比既具有共性也有其特殊性。从分析重庆市城市交通现状出发,找出重庆城市交通拥堵的七个主要原因,并从交通规划、交通供给、公共交通、交通组织与管理、交通需求管理、交通宣传教育、建立专责机构等七个方面提出相应的缓解对策,对于其他城市处理交通拥堵问题有一定的借鉴意义。