基于人口合成技术的居民出行调查数据扩样

为提高居民出行入户调查样本代表性,使调查数据能够准确反映居民出行特征,在分析居民出行调查数据处理现状及常规扩样方法局限性的基础上,引入基于人口合成技术的IPU算法(iterative proportional updating)和GRE算法(generalized regression),对深圳市居民出行入户调查数据进行实证分析,并利用相关系数及相对误差指标对扩样结果进行评价.结果表明:利用算法关联家庭与个人表的频数矩阵,通过迭代调整扩样权重值、IPU算法和GRE算法均能很好地拟合家庭与个人的属性分布与总体一致,且相对误差控制在6％ 左右,满足扩样的精度要求.由于IPU算法更具普适性,算法不受初始权重及稀疏样本限制,其扩样误差及波动性较小,扩样结果更为稳健.     

城市交通状态的空间依赖性和异质性分析

有关城市交通状态空间特征的研究相对匮乏。从空间角度分析城市宏观交通特征,首先,针对城市路网几何形态和交通数据的关系提出适合于城市交通数据分析的空间模型。然后,以从长期的浮动车数据中提取的路段行程速度作为描述交通状态的实验数据,分别采用空间自相关和核密度估计法定量分析路网行程速度的空间依赖性和空间异质性,并分析其在典型时段的空间分布特征。结果显示:城市交通状态的关联性在空间上随着路段间距的增长而衰减;城市交通状态的空间分布特征随时间变化,受路网结构和区域功能的影响在空间中呈现集聚特征。     

基于压缩传感的交通流量数据压缩方法

为准确获得用于数据压缩的变换矩阵,引入了基于压缩传感的交通流量数据压缩方法,在数据压缩端无需考虑变换矩阵的选择问题,直接通过高斯投影实现高效数据压缩。首先验证了交通流量数据在经过K-SVD方法训练过的字典上能够实现稀疏表达;然后在数据压缩端,通过具有限制性等距条件的随机矩阵将原始高维数据投影到低维空间上,实现数据的高效快速压缩;最后在数据传输后,通过凸优化算法在交通信息处理端完成数据解压缩。以美国某高速公路线圈传感器采集到的交通流量数据,对本文方法进行了验证。试验证明:该方法能够实现快速高效的压缩编码,当压缩比为4∶1时,解压缩相对误差仅为0.060 8。     

某轮2号副机排烟温度超高故障分析及综合治理

此文从可能引起排温过高的原因出发,分析找出导致该机单缸和整机排温过高的实际原因,并提出治理措施。     

基于大样本浮动车数据的武汉市车辆行驶速度获取与分析

采用基于浮动车行进方向与道路方向约束的道路匹配算法,将浮动车数据准确地匹配到城市道路上;在此基础上分析了大样本浮动车平均瞬时速度与路段平均行驶速度的关系,提出了用大样本浮动车的平均瞬时速度快速评估道路行驶速度.最后利用武汉市约1万辆出租车的GPS数据,对武汉市道路车辆行驶速度情况进行了计算和分析.     

基于Kriging插值的无检测器路段交通数据插补方法

从交通流扩散的特点和人的先验知识出发,提出采用Kriging插值法对路网中无检测器路段进行交通数据插补.基于交通数据空间相关性的特征,对交通数据进行空间建模,从而以空间距离作为度量基准对未知路段交通数据进行估计.利用南昌市浮动车系统中提取的路段行程速度作为试验数据,进行了试验验证.研究结果表明:在城市交通中各个典型时段...