基于车流特征分区算法的地磁传感器单节点车速估计

地磁车辆检测器是近年来兴起的新型交通流信息检测技术,而利用单节点检测数据完成车速估计是该技术研究的重点之一. 本文首先对地磁车辆检测技术予以简要介绍,然后基于对道路车辆车长分布规律的分析,在合理假设的前提下,提出了车流特征分区的车速估计算法. 该算法充分考虑实际应用中各类车型组成情况,应用最大类间方差法实现大型车与小型车的分类,基于城市道路小型车居多且车长分布集中的特点,仅利用小型车通过时间检测数据完成对平均车速的估计. 最后,选取实际路段开展试验,并基于Matlab平台对该算法进行了验证. 结果表明,本文提出的车流特征分区算法稳定性好,平均准确率达到85％以上.     

基于HLA的智能交通信息试验平台研究

从智能交通信息平台的概念出发,研究利用已有的智能交通系统资源建立智能交通信息试验平台。首先对比分析了已有的平台体系结构开发方法,即面向过程的开发方法和面向对象的开发方法,两者都已不能适应复杂大系统的开发需求。通过引入计算机建模与仿真领域的HLA（高层体系结构）技术,创造性地提出了基于HLA的体系结构开发方法,结合信息试验平台需求分析,设计了智能交通信息试验平台的逻辑结构。平台分4层来组织,分别是基础数据层、数据库层、应用服务层和用户主体层,在若干接口程序的衔接下,各类联邦成员协同作用以实现信息平台的功能。结合现有的技术设备条件,实现了信息平台的物理连接。平台搭建后运营正常,已接入信息平台的ITS系统包括车载导航系统和城市商用车辆调度系统,并为其他子系统的接入预留了接口。     

Floating Car Data Based Nonparametric Regression Model for Short-Term Travel Speed Prediction

A K-nearest neighbor (K-NN) based nonparametric regression model was proposed to predict travel speed for Beijing expressway. By using the historical traffic data collected from the detectors in Beijing expressways, a specically designed database was developed via the processes including data filtering, wavelet analysis and clustering. The relativity based weighted Euclidean distance was used as the distance metric to identify the K groups of nearest data series. Then, a K-NN nonparametric regression model was built to predict the average travel speeds up to 6 min into the future. Several randomly selected travel speed data series, collected from the floating car data (FCD) system, were used to validate the model. The results indicate that using the FCD, the model can predict average travel speeds with an accuracy of above 90%, and hence is feasible and effective.     

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地磁车辆检测器是近年来兴起的新型交通流信息检测技术,而利用单节点检测数据完成车速估计是该技术研究的重点之一. 本文首先对地磁车辆检测技术予以简要介绍,然后基于对道路车辆车长分布规律的分析,在合理假设的前提下,提出了车流特征分区的车速估计算法. 该算法充分考虑实际应用中各类车型组成情况,应用最大类间方差法实现大型车与小型车的分类,基于城市道路小型车居多且车长分布集中的特点,仅利用小型车通过时间检测数据完成对平均车速的估计. 最后,选取实际路段开展试验,并基于Matlab平台对该算法进行了验证. 结果表明,本文提出的车流特征分区算法稳定性好,平均准确率达到85％以上.     

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对奥运期间北京市道路网运行情况进行跟踪监测和综合分析,是保障奥运交通运行和总结奥运交通运行特征,评价各类奥运交通保障措施的重要手段。本文首先介绍道路网运行分析的基础——交通拥堵评价指标体系,主要包含综合指标和特征指标。结合拥堵评价的综合指标和传统的速度指标,以北京市浮动车系统采集到的大量数据为基础,从拥堵强度、拥堵空间分布、拥堵时间分布、路网速度 “四维”角度,对北京市五环路及其以内快速路、主干道、次干道和支路在奥运前、奥运会赛事期间和残奥会赛事期间道路网运行状况进行对比、分析。结果表明,奥运期间路网整体处于“畅通”等级,各等级道路运行速度明显提高,奥运交通保障措施综合作用效果显著。     

北京市出租车运营状况分析系统开发

基于出租车运营管理需求分析,明确了城市出租车运营状况的分析内容。综合匹配后浮动车数据、出租车运营信息表和电子地图等建立出租车运营管理专题数据库,在此基础上,设计开发了出租车运营状况分析系统。经测试表明,该系统技术先进、运行可靠,能够全面地分析城市出租车运营状况,可作为城市交通管理的辅助决策工具。