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阐述了数据抽样技术在ITS数据管理中的意义和作用，通过VB编程语言和ORACLE数据库技术实现了ITS数据抽样算法，并对北京三环路上和美国德克萨斯州圣安东尼奥的实时ITS数据进行了测试，测试结果表明，最佳抽样日对权重的变化不敏感，最佳抽样日数据与总体平均值匹配得较好，也包含了最多的原始数据的信息。     

智能交通系统数据的管理技术与策略

智能交通系统的飞速发展为交通管理领域提供了丰富、连续的ITS数据，但大部分交通管理中心仍缺乏针对ITS数据的系统化管理体制和方法，所存储ITS数据的利用效率极低，造成了数据资源的巨大浪费。为了对数据资源进行管理整合以满足用户不断涌现的ITS数据需求，本文提出并描述了以下六大类数据管理技术，包括（1）ITS数据质量控制技术：提供高质量的准确的ITS数据；（2）ITS数据集成技术：根据用户需求、应用类型和数据特征提供最佳的数据集成度；（3）ITS数据抽样技术：从多个数据样本中提取出最具代表性的样本数据实现数据的有效存储；（4）ITS数据压缩技术：在失真度有限的前提下以较高的压缩比压缩历史ITS数据来便利传输和存储；（5）分布式动态ITS数据系统：针对来自不同探测器的分布式ITS数据进行动态分析、显示和处理；（6）ITS数据再获得技术：建立ITS数据库与用户问的接口以改善终端用户的数据检索和获取。所开发的ITS数据管理技术与数据处理流程相结合，基于数据的采集、传输、处理加工、存储和发布的各个环节构造出一整套对ITS数据实施有效管理的完善策略，能够加强数据资源的共享和交换，促进各个交通子系统的有效运作，提高交通运输系统的整体效率。     

基于抽样技术的ITS数据存档策略

介绍了ITS数据存储的最佳抽样方法，即对原始数据进行质量控制之后，运用误差平方和法（SSE）或互验法（CV）确定出原始ITS数据中最具有代表性的样本，从而降低所需的数据存储空间。通过开发相应的数据处理软件，针对美国德克萨斯州圣安东尼奥TransGuide交通管理中心的数据进行了测试，结果表明：对数据进行处理后，仅需存储十分之一的原始数据，所得到的最佳样本则包含了最多的原始数据信息，且该样本数据能够满足潜在的不同交通需求。     

智能交通系统数据抽样方法研究

智能交通系统在现代交通领域具有美好的应用前景，是应该大力发展的方向。而数据管理特别是数据的抽样技术，在ITS研究中起着举足轻重的作用。本文结合国外抽样技术的应用实践以及数理统计的相关理论，提出了智能交通中数据管理的思想及数据抽样模型。     

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智能交通系统(Intelligent Transportation System)简称ITS，在现代交通领域具有美好的应用前景，是我们今后应该大力发展的方向.而数据管理特别是数据的抽样技术，在ITS研究中起着举足轻重的作用.基于此，本文结合国外的抽样技术的应用实践以及数理统计的相关理论，提出了智能交通中数据管理的思想以及数据抽样模型.     

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智能交通系统(ITS)是缓解城市交通矛盾的一条新途径，然而我国智能交通系 统的建设还刚起步，一方面需要建设的项目多、项目投资大，另一方面又客观存在资金、人才、技术等各方面的约束，因而必须运用科学的理论和方法对ITS项目进行事前评价，科学地安排ITS项目的建设次序.由于缺乏基础数据，通过精确地计算智能交通系统的成本、效益等数据来确定项目的重要程度还存在较大的困难.本文基于层次分析法，建立了ITS项目实施序列优化模型，并尝试将其用于上海市公路网交通信息化与智能化规划研究.应用该方法，可以客观地推荐项目建设次序，避免主观臆断.     

国标《智能运输系统数据字典要求》的解析

国标《智能运输系统数据字典要求》是用于ITS数据字典开发的标准规范，指导建立ITS各个应用层次的数据字典，避免数据重复定义和资源浪费，为实现交通数据信息的共享和交换奠定了基础。     

ISO/DIS 14817标准草案及其相关问题探讨

中央数据登记薄标准草案(ISO／DIS 14817)^[1]是国际标准化组织(ISO)颁布的、在ITS系统集成中具有重要意义的标准。该标准可为我国ITS共用信息平台提供一种非常合适的数据管理机制和参考标准，通过该标准对平台实施规范化建设，可以减少系统间的不兼容、系统无法扩展等弊端。     

智能交通ITS信息特征及数据挖掘

通过对ITS信息数据基本特征的分析。以及对数据挖掘工作的阐述。为实现ITS系统的有效整合和信息资源的整理工作提供了有效参考。     

结构系统可靠度分析的SVC抽样迁移算法

为有效避免结构系统可靠度计算过程中复杂的约界分析处理,针对系统可靠度问题多失效模式的固有特点,引入了系统极限状态曲面的概念,并利用支持向量分类算法(support vector classification, SVC)对该失效曲面进行了直接重构.在此基础上,结合LHS(Latin hypercube sampling)抽样迁移策略,提出了计算结构系统可靠度的SVC抽样迁移算法.通过对比分析两个典型算例表明:本文算法具有较高的抽样效率和收敛性能,与传统Monte Carlo法相比,其抽样工作量减少87%,计算结果相对误差不超过1%,且可有效避免现有β约界算法中需要人为假定失效状态的缺陷,更适用于实际结构可靠度问题的分析求解.      

车辆定位系统中的信息融合方法

车辆定位系统(VPS)应用于ITS时，将有各种定位数据从各子系统传输到ITS共用信息平台并进行分析，这些数据具有不同的精度要求，因此对于定位信息融合方法的研究显得非常重要。本文分析了现有的各种先进的乍辆定位技术，并通过研究不同车辆定位系统的单独及混合应用提出信息融合方案，重点介绍了GPS-DR系统和DAB-GSM融合定位系统的原理和使用情况。     

重要抽样模拟及其在结构可靠度计算中的应用

本文基于蒙待卡罗法的基本原理,阐述了重要抽样模拟技术的理论要点。通过算例,对重要抽 祥模拟和直接抽样模拟的有效性进行了比较,对重要抽样密度函数及其参数取值给予评估。对 重要抽样模拟次数以及密度函数均值的选用,也提出了建议。      

OD调查中的抽样率问题

讨论了抽样率对ＯＤ调查结果的影响。凡抽样调查均会致命ＯＤ调查结果发生部分重复，在实际中其重复率只有当各调查点的抽样率相同时才能近似计算出来。建议ＯＤ调查时宜尽量采用贴标签法全样调查；在必须采用抽样调查的地区进行路网ＯＤ调查时，应使所有调查点的抽样率一致。     

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在阐明ITS数据融合的意义及层次性的基础上，分析了数据层多源ITS数据融合及支持向量机的特点，根据支持向量机（SVM）的原理设计了利用支持向量机进行多源ITS数据融合的思路，并从支持向量机训练、训练结果评价以及支持向量机测试三个方面提出了该思路的实现步骤。在对日本阪神公路上堺入口的二源交通流数据进行支持向量机融合后，比较融合前后的数据，证明所提出的基于支持向量机技术的数据层多源ITS数据融合方法能够有效地进行数据质量控制，提高数据的精确度。     

计量标准型一次抽样检验法在检测实验室耗材采购验证中的应用

为了对检测实验室质量控制的一个重要环节——耗材的质量控制提供一种有效的方法,通过制定合理的抽样检验方案,对技术指标进行检验。根据《计量标准型一次抽样检验程序及表》（GB/T 8054—2008）,分别使用S法、σ法确定抽样方案,对技术指标进行抽样检验。应用结果表明,将计量标准型一次抽样检验方法有效应用于实验室耗材采购验证,具有一定的科学性和经济性,对于经常使用品种较多、批量较大耗材的检测实验室,这种验证方法具有推广性。     

智能运输系统项目社会经济影响评价方法研究

运用系统工程的思想方法分析了智能运输系统(ITS)项目产生的社会经济影响，建立了科学实用的评价指标体系，提出了以成本效益分析法为基础，综合成本效果分析和数据包络分析的ITS项目社会经济影响均一和非均一评价方法体系。该方法体系为国家和地方政府的交通运输部门深入了解ITS项目潜在的社会经济影响，并制定相关投资政策提供定量支持。     

谈谈监督检验抽样工作

抽样是质量监督检验中一项非常重要的工作，加强对抽样工作的管理十分必要。     

全国智能交通系统示范城市建设示例

本篇汇编了9个全国智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)示范城市的建设示例,包括杭州、深圳、上海、北京、广州、济南、重庆、中山、青岛。分别从ITS整体建设、交通信息、交通管理、信号控制、公交智能化等方面进行介绍,从目前ITS建设运行效果来看,在改善交通运输服务质量、缓解行路难以及提高交通管理水平等方面确实发挥了积极的作用。但是,ITS实际建设过程中仍存在一些问题,如个别子系统不能整合、信息数据不能完全实现交换和共享、公交智能化建设还不够深入等等。通过介绍这些示例,希望对其他城市的ITS建设有所借鉴。     

国标《智能运输系统数据字典要求》的研究与制定

国标《智能运输系统数据字典要求》是用于ITS数据字典开发的标准规范,指导建立ITS各个应用层次的数据字典,避免数据重复定义和资源浪费,为实现交通数据信息的共享和交换奠定了基础。     

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从ITS数据的内涵分析和ITS数据用户的类型识别入手,就当前国内外ITS数 据的管理现状进行分析,得出了当前数据管理领域的经验、教训和启示,明确了未来数据管理实践工作的重点;同时,通过分析各类潜在的ITS数据用户的具体职能,将用户需求与对应的ITS数据收集使用情况作了匹配,提出了未来舱够更好的满足用户需求的数据管理措施和要求.