�����е��͵�·��ͨ����״̬������Ԥ���о�

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.     

视觉监控中基于多摄像机协调的行驶车辆定位、跟踪技术初探

引言 ITS(Intelligent Transportation System)--智能交通系统,美国交通工程师学会(1991)在其出版的<交通工程手册>中将ITS定义为:把先进的检测、通信和计算机技术综合应用于汽车和道路而形成的道路交通运输系统.     

城市道路动态信息采集系统结构设计

道路交通动态信息采集系统既是ITS的重要组成部分,又是ITS其它应用系统建设的基础.从系统构成、系统输入输出、系统功能单元、系统信息流程等方面对道路交通动态信息采集系统框架进行了总体设计;针对多种动态交通信息采集系统共存的现象,进行了应用框架设计;并以广州市为例设计了道路交通动态信息采集系统.     

���ܵ�·ϵͳ����ϵ��ܼ���ؼ������о�

智能交通系统（ITS）是目前世界交通运输领域的前沿研究领域,也是未来交通运输系统的重要发展方向;而智能道路系统（IRS）作为ITS的重要组成部分,一直是世界交通发达国家研究、发展与应用的热点。结合我国道路交通基础设施的发展现状,面向国内智能道路系统的应用与发展需求,分析了智能道路系统的概念及其内涵,提出了智能道路系统的体系框架结构,深入讨论了实现智能道路系统集成所面临的若干关键以及难点技术,并对智能道路系统今后的发展与应用趋势作了总结。     

基于多维时空参数的道路短期交通状态预测

城市道路交通状态会同时受到时间、空间多维因素的影响. 为对城市道路短期交通状态进行比较准确的预测,本文在分析多维时空参数的基础上,构造了基于支持向量机（SVM）的不同维数的道路短期交通状态预测模型,并通过贵阳市中心城区的出租车GPS数据对各种模型的预测精度进行了检验,分析各时空参数对道路交通状态的影响程度. 结果表明, 基于目标路段先前流量数据及下游路段交通状况的SVM模型具有较高的预测精度. 为了进一步分析该模型的性能,将其与线性回归模型和ARMA模型进行了比较,实验结果显示,本文提出的SVM模型具有较好的预测效果,表明该方法是进行道路短期交通状态预测的有效手段.     

爱知世博会ITS概况及对上海的启示

一、爱知世博会ITS系统构成 爱知世博会ITS总体构架由信息收集、信息处理和信息发布三个部分组成。整个过程是：先收集停车场、相关道路及公交系统运行状况的信息，在综合交通中心进行汇总，分别由中心内的停车诱导系统、车载导航系统、公交定位系统进行分析处理；最后，由综合交通中心根据分析结果对外进行信息发布，为世博会、道路交通（VICS）、停车诱导等外部交通信息发布系统提供交通信息。     

视觉监控中基于多摄像机协调的行驶车辆定位、跟踪技术初探

引言ITS（Intelligent Transportation System）——智能交通系统,美国交通工程师学会（1991）在其出版的《交通工程手册》中将ITS定义为：把先进的检测、通信和计算机技术综合应用于汽车和道路而形成的道路交通运输系统。     

再论智能交通系统(ITS)在我国道路 交通管理中的应用

在总结ITS智能交通的发展过程中,对我国ITS的正确认识和理解问题提出了新的见 解,尤其是ITS在我国道路交通管理上的应用与发展方向上,如交通工程问题以及交通参与者 的交通行为规范问题方面,提出许多值得研究的问题和方法.     

基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法

交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点. 以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran 散点图划分道路类型,提出了基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法. 首先,调用在线地图开发者平台API 采集路网的交通状态数据,利用集成学习动态预测交通状态;其次,分析交通状态波动的传播结构,以此量化道路对其近邻道路的影响值;然后,结合道路交通状态的预测值和波动影响值划分道路类型,进而识别出关键道路;最后,以实际路网为例,论证方法可行性.     

基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法

交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点. 以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran 散点图划分道路类型,提出了基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法. 首先,调用在线地图开发者平台API 采集路网的交通状态数据,利用集成学习动态预测交通状态;其次,分析交通状态波动的传播结构,以此量化道路对其近邻道路的影响值;然后,结合道路交通状态的预测值和波动影响值划分道路类型,进而识别出关键道路;最后,以实际路网为例,论证方法可行性.     

道路交通事故多层递阶预测方法

针对道路交通系统动态时变的特点，用多层递阶预测方法，建立了道路交通事故的多层递阶预测模型．将事故预测分解成对时变参数的预测和在此基础上对道路交通事故未来状态的预测两部分，通过对时变参数的精确预测提高事故预测精度．以1989—1999年我国某省道路交通死亡人数为原始数据建模，模拟结果显示，对2000-2001年的预测结果和实际道路交通死亡人数之间的平均误差为5．8％．     

道路交通安全水平预测的统计模型

为了评价和预测不同国家的道路交通安全水平,建立通用的统计模型,作者首先分析道路交通事故死亡率与人口规模、机动车保有量、道路里程以及人均GNP之间的相关关系,根据相关性选择影响道路交通事故的因素,并建立万车死亡率与人均GNP之间的函数关系.模型计算结果与校核数据对比分析表明,所提出的模型能够较好地评价和预测一个国家或地区的道路交通安全水平.模型对交通管理者提高交通安全性的科学决策具有重要指导意义.     

快速发展ITS技术对提高道路交通安全水平的重要意义

科学发展观的提出让我们越来越关注人类的生活环境，目前，我国的城市交通状况不甚理想，单单依靠扩大道路宽度和增加道路面积来解决交通问题是不够的。随着ITS技术的日益成熟，提醒我们，通过快速发展智能交通运输系统来解决道路交通经常遇到的问题，最终实现绿色交通的目的。     

基于GM(1,1)模型的道路交通事故预测

道路交通事故的发生虽具有偶然性,但也可利用预测理论的方法加以预测。在分析道路交通安全系统灰色属性的基础上,提出将道路交通事故作为道路交通安全系统行为特征量处理,运用灰色理论和方法来进行道路交通事故预测,在此基础上,建立了道路交通事故的GM(1,1)灰色预测模型,并通过实例验证了预测模型的适用性。     

���������ģ�͵ij��п���·��ͨ״̬Ԥ�ⷽ���о�

道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法研究

道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

日本高速公路科技含量高

智能交通运输系统(ITS)通过应用计算机和信息技术，将人、车、路等交通因素加以统一考虑。它在日本不仅被认为是解决交通问题的一个有效方法，同时更是一项促进交通行业发生革命性变革的基础设施。通过发展和应用ITS技术，能够使道路交通更快捷、更安全、更具有高质量和高效率。在这种理念的支持下，日本已经在相当程度上应用了ITS技术，且相当有效。     

基于GA-BP神经网络算法和粗糙集理论的交通事故黑点模型

道路交通事故黑点的预测鉴别是改善道路交通安全状况最重要、最关键的一步,采用基于GA-BP神经网络算法与粗糙集理论相结合的方法建立交通事故黑点预测模型.分析天津市津围公路的交通事故统计数据,通过GA-BP神经网络算法建立静态单元,考虑静态道路状况,分析得出道路的事故黑点样本.考虑实时动态道路交通环境条件的影响,并利用粗糙集理论建立有效的交通道路事故黑点预测模型,2种理论的有机结合,减少糙杂繁冗的数据量,降低伪报警率,提高事故黑点的预报精度,并通过实例进行实证分析.     

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.     

进化中的ITS，新一代道路（SmartWay）服务出台

日本对以交通安全为首的交通堵塞缓解,以及相关联的二氧化碳排量的抑制和削减等问题．一直在寻求解决方法。除了以往新建道路的方法外,还致力于最大限度有效利用现有道路,通过运用最尖端的信息通讯技术（ICT）解决道路交通的课题。日本国土交通省国土技术政策综合研究所（国综研）ITS研究室的室长岛中秀人先生对国综研运用ITS（Intelligent Transport Systems;