基于固定检测器的动态交通故障数据识别与修复

针对固定检测器在采集动态交通数据过程中易发生交通数据异常、数据缺失等问题,为实现故障数据有效识别及修复,提出了基于离群距离检测的故障数据识别算法及改进的DE-LSTM数据修复模型。利用时序数据的自身连续性,采用直接离群点定位和离群距离检测对故障数据进行有效识别。采用差分进化算法优化长短期记忆神经网络的隐含层神经元个数和初始学习率,并引入自适应控制策略改进传统DE算法中的变异因子、交叉因子,建立了基于改进差分进化算法优化长短期记忆神经网络的修复模型,并与固定阈值结合交通流机理、LSTM神经网络模型及DE-LSTM修复模型进行对比。实例验证结果表明：与固定阈值结合交通流机理法相比,离群距离检测算法识别率更为高效,改进的DE-LSTM模型具有良好的计算效率及修复性能。     

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对面向ATMS共用信息平台的数据预处理技术进行了探讨.介绍了面向ATMS的共用信息平台的含义以及作用，探讨了面向ATMS共用信息平台的数据预处理技术，从故障识别，故障修复来对动态交通数据预处理方法进行了研究.该研究对于面向ATMS共用信息平台数据预处理提供了依据.     

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交通检测器采集的原始交通数据的质量会直接影响智能交通系统的后续效益.本文针对采集的交通数据普遍存在的故障问题,以交叉口检测器的交通流数据为研究对象,提出基于灰色残差GM(1,N)模型的数据修复算法.首先针对交叉口四个路口的交通流进行灰色相关分析,然后建立灰色GM(1,N)模型对故障数据进行预测修复,并进行了残差修正,提高了修复数据的精度.分析结果表明,提出的故障数据灰色残差GM(1,N)模型算法是可行的,可以更好地解决因为数据故障而对后续处理带来的困难,同时也为其他领域的故障数据修复提供借鉴.     

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。     

基于RBF神经网络的交通流数据修复研究

完整的传感器数据是交通管理和控制的基础,但由于传感器自身或传输线路故障等原因,常常导致数据缺失,亟需对传感器缺失数据进行修复。鉴于此,以离散和连续缺失的线圈检测器交通流量数据为研究对象,构建基于RBF神经网络的数据修复模型。并将其结果与利用非线性回归模型、BP神经网络模型进行修复的结果相比较。RBF神经网络模型在离散缺失3 个数据、连续缺失3 个数据和连续缺失5 个数据情况下,平均百分比绝对误差分别为0.67%, 0.66%和1.33%,修 复值和实测值的总体相关性为0.992,修复精度优于非线性回归模型和BP神经网络模型。研究结果表明,RBF神经网络模型与其他方法相比可更精确地进行交通数据修复。     

数字公路交通数据采集与处理系统功能架构设计及数据处理方法

针对目前我国数字公路系统建设的迫切需求,以固定式车辆检测器为动态交通流信息采集手段,提出了数字公路动态交通信息采集与处理系统功能架构设计的基本原则,设计了数字公路交通信息采集与处理系统功能架构。分析了静态交通与动态交通信息采集与处理功能结构设计的具体细节。在此基础上,论文提出了动态交通流数据有效性检验、缺省数据估计、数据的时间与空问汇集三类数字公路核心与基础数据处理方法。对于有效构建我国数字公路交通数据采集与处理系统具有重要的借鉴和应用意义。     

城市快速路交通拥挤识别方法

为了从海量动态交通数据中快速识别路网中存在的交通拥挤,通过分析拥挤的特征模式和各种数据挖掘技术的特点后,设计了一种适用于城市快速路的交通拥挤自动识别方法。该方法将占有率、速度和流量三个基础交通流参数进行组合得到新的特征变量,运用优化的多层前馈神经网络模型对特征变量进行处理来判断是否有拥挤发生,通过分析模型输出结果的变化趋势区分常发性拥挤和偶发性拥挤。模拟数据和实测数据对比结果表明,该方法可以识别城市快速路上发生的交通拥挤,具有良好的实用性。     

基于对称残差U型网络的路网交通流量数据修复

针对路网交通数据采集过程中，采集设备稀缺或故障等原因造成路网交通流量数据缺失问题，提出基于对称残差U型网络(Residual U-Net，RU-Net)模型的大规模路网交通流量数据修复方法.通过将路网交通流量数据网格化和时序通道化操作，构成可供卷积操作的张量数据格式；利用RU-Net编码解码能力，对交通流量数据进行编码；在解码过程中保持失真度较小，使模型学习到交通流量数据内部多因素耦合特性.通过残差学习使交通流量数据编码后的信噪比提升，压缩率降低，提升模型修复精度.实验结果表明，RU-Net模型能够利用交通流量特性学习历史和非故障采集点数据与待修复数据的映射关系，在不同数据缺失率，不同缺失模式下，高效地完成对大规模路网交通流量数据的修复.     

基于对称残差U型网络的路网交通流量数据修复

针对路网交通数据采集过程中，采集设备稀缺或故障等原因造成路网交通流量数据缺失问题，提出基于对称残差U型网络(Residual U-Net，RU-Net)模型的大规模路网交通流量数据修复方法.通过将路网交通流量数据网格化和时序通道化操作，构成可供卷积操作的张量数据格式；利用RU-Net编码解码能力，对交通流量数据进行编码；在解码过程中保持失真度较小，使模型学习到交通流量数据内部多因素耦合特性.通过残差学习使交通流量数据编码后的信噪比提升，压缩率降低，提升模型修复精度.实验结果表明，RU-Net模型能够利用交通流量特性学习历史和非故障采集点数据与待修复数据的映射关系，在不同数据缺失率，不同缺失模式下，高效地完成对大规模路网交通流量数据的修复.     

手机数据在交通调查和交通规划中的应用

手机作为一种理想的交通探测器,为居民出行信息分析提供了很好的技术选择。将手机数据映射至交通分析单元,并经信息预处理、匹配分析、交通模型分析处理、数据去噪、扩样等一系列海量数据运算处理,最终可获得居民出行特征数据。利用长期历史手机话单数据,可分析常住人口和就业人口分布、通勤出行特征、大区间OD、特定区域出行特征、流动人口出行特征等。手机信令数据能够较完整地识别手机用户的出行轨迹,可进一步应用于分析城市人口时空动态分布、特定区域客流集散、查核线断面或关键通道客流、轨道交通客流特征、出行时耗、出行距离、出行强度、道路交通状态等。根据天津手机话单数据应用案例及上海手机信令数据应用案例,验证了技术可行性。     

山区高速公路连续长下坡路段车辆制动失灵事故发生概率预测模型的研究

山区高速公路连续长下坡路段是重特大恶性交通事故的多发段。通过对车辆运行特征中的多种因素进行分析．以多条高速公路连续长下坡路段的实际制动失灵事故资料为依据,建立制动失灵事故发生概率预测模型,对其验证表明,该模型拟合程度较好,安全性好,可有效预测高速公路连续长下坡路段的制动失控事故。     

利用动态数据流分析电喷发动机故障

在对汽车维修时，若仅仅依靠故障代码寻找故障，往往会出现判断上的失误。而使用故障诊断仪进行数据流的检测．动态研究发动机的工作状况，可找出故障所在。     

大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述

大数据给城市智能交通系统的技术发展与应用革新带来了机遇和挑战.从交通大数据的基本概念、交通大数据带来的问题和大数据驱动的数学建模方法等方面,阐述了交通大数据给智能交通系统带来的变革.为了深入理解交通大数据的内涵,分析交通大数据的产生背景,提出了交通大数据的“6V”特征,总结了智能交通系统中大数据的基本类型.面对交通大数据带来的数据安全、网络通信、计算效率和数据存储等诸多问题,提出了应对策略和思路.对数据驱动的建模方法进行了分析,说明了混合模型的意义.最后,讨论了大数据驱动的智能交通系统的体系框架.     

基于大数据的道路交通管理反思——小即是美

针对基于大数据的道路交通管理进行回顾和反思,以期促进道路交通管理者及业界对大数据研究和应用的正确认识。在总结和分析交通大数据领域科研和实践情况的基础上,指出在交通管理领域研究和应用大数据技术的过程中,要回归交通管理信息化发展的初衷,科学理性决策,既要看到大数据技术的价值,也要看到其局限以及在成本、风险和应用基础方面的挑战。应对近年来道路交通信息化管理所面临的新形势,提出其发展路径应该遵循既要发展大数据,又要善用"小数据"的原则。发展大数据技术要积极稳健、科学合理,同时加强对现有交通数据信息的充分利用和价值挖掘,注重实践,夯实科学交通管理的基础。     

山西小沟特大桥健康监测系统研究

结合山西小沟特大桥工程实例,建立了一个比较完整的监测系统,依次阐述了该系统的传感子系统、数据采集传输子系统和远程分析中心子系统的结构和设计过程,并在最后提出了基于统计分析的数据处理方法。该系统的建立可为同类型桥梁的健康监测提供借鉴。     

道路交通数据采集技术研究展望

交通数据是交通规划、管理与控制的基础,尤其对智能交通系统的建设和运营具有决定性作用。阐述交通数据采集技术的发展．分析、归类其技术特点,研究和展望新技术在交通数据采集中的应用前景,提出适合我国道路交通特点的交通数据采集技术。     

非干扰交通数据采集技术介绍

随着我国大规模道路建设的完成以及车辆拥有量的迅速增加,为行业乃至全社会提供全面、准确的交通信息服务变得越来越重要,而交通数据的采集是提供交通信息服务的关键。鉴于此,通过介绍目前美国最新的非干扰检测技术的原理,以及各自产品的优缺点,可为我国交通数据的采集提供参考。     

城市交通控制中的数据采集研究综述

过去几十年来，城市交通控制技术为适应不断增长的交通需求和日益复杂的管理目标有了长足发展. 作为城市交通控制策略制定和控制算法设计的基础，交通数据决定了城市交通控制的适用性、可靠性和先进性. 数据采集技术的发展为城市交通控制能力的提升带来了机遇和挑战. 本文回顾交通控制系统中数据采集与参数估计的基本方法，分析评述检测数据方法从固定式无标识数据、移动式检测数据到固定式有标识数据的演变，指出它们给交通参数估计带来的变革. 结合20 世纪末出现的移动式检测技术，分析评述了对应的两种交通参数估计方法，即基于概率论的方法和基于交通流激波理论的方法给交通控制带来的影响. 针对近年来出现的固定式有标识检测数据，分析其对城市交通需求估计及交通控制策略参数估计研究带来的新任务. 最后，分析指出我国未来交通控制研究的三个方向：一是城市交通控制系统的信息范围已扩展到区域和路网层级，二是交通参数估计研究的重点随着数据采集方式的演变已转向提高参数估计的实时性与精度等领域，三是交通参数研究理论与实践存在差异，如何结合我国城市交通系统运行中检测环境差异导致数据误差率的变化，交通流到达规律的变化，道路上不同种类交通流间的交叉干扰等实际应用因素，使方法与模型能有效地指导我国复杂的交通控制实践是重要方向.     

如何加强交通工程施工资料的管理

交通工程施工资料是交通工程施工建设和管理的重要组成部分,也是交通工程建设完工时需要提供的重要工程资料。各个交通工程建设单位必须加强交通工程施工资料的管理,保证资料的完整、规范和有效,进而为交通工程的维护和安全管理等提供重要的文字资料依据。鉴于此,针对如何加强交通工程施工资料的有效管理进行了探究,以保证交通工程施工各个环节的良好运行。     

流动车辆数据采集方法及应用

信息是动态交通管理的基础，做好信息采集是顺畅交通管理的前提。本文阐述了流动车辆数据采集法的概念、系统构成概要、数据处理流程；择要介绍了采集数据的信息增值处理，并对其实用化进程给出了阶段性规划，指出了其中需解决的主要技术和系统问题。