基于GPS和IC卡数据的公交出行OD推算方法

主要基于GPS和公交IC卡数据研究推算交通小区公交出行OD的一种方法。将居民公交出行分为闭合型出行链和非连续型公交出行链,通过数据的挖掘融合技术,结合居民公交出行规律推算交通小区的公交OD矩阵,利用站点吸引强度对无明显规律的紊乱出行数据进行修正,提出了基于GPS和公交IC卡数据推算公交出行交通小区OD的方法,并以佛山市中心城区为例验证推算方法的可靠性。研究表明:所得公交出行OD矩阵精度较高。     

带型城市空间形态界定及其干线道路特征

特殊的空间形态、稀缺的贯通性轴向道路资源以及高度混合的内外交通导致带型城市面临独特的交通问题。从城市空间形态角度出发,采用聚类分析法分析中国657个设市城市,据此界定带型城市为建成区长宽比大于3的城市。并对带型城市(组团)的交通需求、路网布局、道路级配进行梳理,发现带型城市贯穿性长轴干线道路的数量、等级、分布对带型城市规模、形态以及交通组织具有重要作用,是带型城市路网规划的核心。最后,提出带型城市常用的三轴干线路网布局模式及相应的道路等级,可作为带型城市路网规划的参考依据。     

城市干道系统交通事故预测模型研究

以哈尔滨市干道路网为研究对象,收集到了该路网上468个路段和163个平面交叉口的道路交通数据,以及1999年至2004年所发生的8510起交通事故数据.分析了事故数据的统计分布特性,应用聚类分析技术确定了路段和交叉口的类别 ,并在此基础上分别建立了事故总体和分事故形态的预测模型.论文探讨了高峰时段的事故次数、事故率与路段v/c之间的定量关系.标定出了24个模型,并形成干道系统事故预测模型库.最后,运用所建立的事故预测模型选取了2010年哈尔滨规划路网的一部分进行实例分析,结果表明了预测模型是有效的.     

桥梁缺损状况分级的灰色聚类法

考虑到灰色聚类指标的重要程度不同,通过引入层次分析法确定的指标权重对灰色聚类分析进行了改进,提出了定权灰色聚类分析方法.运用该方法,依据<公路养护技术规范>选取桥梁分部构件评价指标,建立桥梁缺损状况评价模型,对路网中多种类型桥梁进行评价分级.通过实例分析证明了该方法的简便性与实用性.     

车用汽油机污染物排放特性模型分析方法及应用研究

采用模糊聚类理论分析对汽油机排气有害成分及排气有害成分与各工况因子之间进行聚类分析，为系统地研究影响汽车排气有害成分生成主要影响因素提出新的方法；采用模糊理论中的构造多元隶属函数的方法，对汽油机在有故障工况下的排放特性进行分析，为汽油机的燃烧故障提出了新的诊断方法。     

基于数据融合的公交客流规模测算方法

公交客流规模测算往往存在调查成本受限和准确度要求较高的矛盾.提出基于公交IC卡历史数据与人工补充调查数据的数据融合测算方法,以准确推算公交客流规模.首先根据公交线路的基本属性,采用聚类分析方法划分线路类型,从每一类中选择具有代表性的线路.基于IC卡数据分析公交客流时变特征,运用有序样本聚类Fisher算法将线路小时刷卡量进行聚类分析.划分刷卡量相似时段,进而采用优化方法确定调查抽样率,确定相应的调查车辆进行人工补充调查,最终经过数据融合计算获得公交客流规模.基于上海市某辖区IC卡数据进行案例分析,测算得到三类公交线路的日均客流量.     

基于站点爬虫数据的公共自行车系统时空特征分析

把握公共自行车使用的时空分布特征是优化公共自行车系统运行的前提.通过网络爬虫技术获取站点数据,定义了站点活跃度等指标,利用Dunn指数和Davies-Bouldin指数确定有效的站点活跃度聚类算法,引入全局Moran′s统计量和局部Moran′s统计量对站点使用情况进行空间统计分析,深入挖掘站点使用状况的时空分布特征.在对苏州市公共自行车系统的案例研究中,根据活跃度变化将站点聚为四类,发现一个站点的活跃度与周边13个(晚高峰)至20个(早高峰)以上的站点存在正的空间相关关系,可推测早晚高峰用户的平均骑行距离分别为2.2 km和1.7 km.研究结果还证实,虽然大部分站点的高峰期车桩比在空间上呈随机分布,但高车桩比站点分别聚集在几个不同的地区,低车桩比站点则集中出现在较大范围内,系统地揭示了站点间协调配合存在的问题.      

用聚类分析法确定航道内拥挤航段

要应对航道拥堵问题,需知道航道内的拥挤状态,针对这一目标,本文提出对AIS的相关船舶数据进行聚类.首先,对AIS船舶数据进行聚类得到船舶簇,通过计算簇内航段水域交通密度并与航道最佳密度比较,以此判断航段是否拥挤.     

基于中国两轮车事故的典型场景提取与分析

为研究基于中国实际道路交通环境下的两轮车避让系统典型测试场景,从上海联合道路交通安全科学研究中心(SHUFO)的交通事故深度调查数据库中,筛选得到160起发生在2010-2014年间汽车与两轮车碰撞的案例,提取出事故所涉及的驾乘人员、两轮车、汽车、道路及环境等基本特征信息,利用聚类分析的多元统计学方法,分析两轮车事故的典型工况与典型场景。并将其与国内外已有的两轮车避让系统测试场景进行对比,分析差异及原因,为两轮车避让系统提供了参考数据。