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北京市交通综合信息平台是保障北京市ITS协调、持续发展，并充分发挥效益的基础.本文根据北京市交通综合交通信息平台示范工程项目组的研究成果，概述了北京市交通综合信息平台示范工程的基本定位、建设目标、用户服务、系统框架和项目研究、建设的进展情况等.其中，作为十五“科技奥运”示范工程，该项目在关键技术和工程建设上都进行了有益探索和尝试.     

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介绍了美国联邦公路局（FHWA）支持的动态交通分配（DTA）研究项目的发展概况。FHWA启动DTA项目的目标是研发一套可实际应用的实时交通信息估计与预测系统(TrEPS)，其中提供的交通估计与预测信息可用于动态交通管理，以满足智能交通系统（ITS）的信息需要。讨论了DTA项目，ErEPS在FHWA的战略规划和美国国家ITS体系结构中的地位，ErEPS的用户，以及其研究、开发、实施概况；提出了在我国发展类似系统的一些建议，包括实现ErEPS原型的本地化、引入各向异性交通流模型及混合交通仿真法以改善TrEPS的性能等。     

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北京工业大学承担的“十五”科技攻关重点项目“奥运交通规划”系统地总结了以往大型体育活动的经验教训，为北京市制定了奥运交通战略规划、奥运交通规划、奥运智能交通系统规划，系统地提出了奥运交通规划理论与方法，提出了奥运交通需求弹性预测方法及仿真评价方法。本文扼要介绍了该项目的研究成果和创新点。     

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文章是国家“十五”科技攻关重点课题的部分研究成果，分析了ITS在国内外的发展现状以及存在的差异，指出在我国研究ITS 评价的必要性；进一步基于ITS 及其项目评价的特点与难点分析研究，应用霍尔三维结构构筑了ITS评价的三维框架，提出了面向对象的ITS评价方法，以及成本效益分析方法和成本效果分析方法，并讨论了各自的实用性。最后分析了ITS 评价的未来发展趋势，指出实验交通工程学在ITS 评价中的重要作用。     

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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.     

A Comparative Study of Three Multivariate Short-Term Freeway Traffic Flow Forecasting Methods With Missing Data

Short-term traffic flow forecasting is a critical function in advanced traffic management systems (ATMS) and advanced traveler information systems (ATIS). Accurate forecasting results are useful to indicate future traffic conditions and assist traffic managers in seeking solutions to congestion problems on urban freeways and surface streets. There is new research interest in short-term traffic flow forecasting due to recent developments in intelligent transportation systems (ITS) technologies. Previous research involves technologies in multiple areas, and a significant number of forecasting methods exist in the literature. However, most studies used univariate forecasting methods, and they have limited forecasting abilities when part of the data is missing or erroneous. While the historical average (HA) method is often applied to deal with this issue, the forecasting accuracy cannot be guaranteed. This article makes use of the spatial relationship of traffic flow at nearby locations and builds up two multivariate forecasting approaches: the vector autoregression (VAR) and the general regression neural network (GRNN) based forecasting models. Traffic data collected from U.S. Highway 290 in Houston, TX, were used to test the model performance. Comparison of performances of the three models (HA, VAR, and GRNN) in different missing ratios and forecasting time intervals indicates that the accuracy of the VAR model is more sensitive to the missing ratio, while on average the GRNN model gives more robust and accurate forecasting with missing data, particularly when the missing data ratio is high.     

智能交通系统中信息情报板优化设计

信息情报板是智能交通系统中信息发布的主要手段之一,对其进行合理的结构设计,是保证信息发布效果的重要技术措施。在分析驾驶员从发现信息板到采取行动的全过程的基础上,提出的一种信息情报板结构优化模型．可用于信息情报板结构优化的实践当中。     

ITS共用信息平台的研究

针对目前智能交通各子系统独立应用,存在大量信息孤岛,信息无法充分利用的现状,分析了共用信息平台在数据交换、数据共享以及数据融合挖掘等方面的功能,提出了一种共用信息平台的体系结构,并着重分析了平台各模块的功能。该共用信息平台在实现智能交通系统各子系统的集成上具有良好的灵活性和可扩展性。     

我国城市交通管理智能化的问题与对策

随着20世纪以来的交通快速发展,我国城市交通管理和道路基础设施有了很大的改 进.与此同时又出现一些新问题,例如交通拥挤和交通事故引起许多专家的广泛重视和探索, 本文重点分析了我国城市交通问题的现状以及道路交通工程基本措施的重要性.结合我国交 通管理和组织的特殊状况,提出了如何开发城市智能交通系统的建议.     

Development of behavioral context addressable loggers in the shell for travel-activity analysis

This study attempts to develop a small, portable travel-activity measuring instrument that requires no entry from respondents. Conventional surveys have collected identification information such as facility type, transport mode, and activity content through the operation of instruments, questionnaires, etc. However, these complicated surveys burden the respondents and rely on their memory, often leading to recording omissions or incorrect records. We propose a method for estimating behavioral contexts using BCALs (Behavioral Context Addressable Loggers in the Shell), a wearable, behavioral context information-measuring instrument, for re-estimating label information such as facility type and transport mode from ecological and environmental sensors based on learning models. The numerical values observed by these sensors differed greatly among locations or means of transportation, revealing the high possibility of automatic identification of locations and means of transportation using BCALs.