基于大数据的大学校园停车系统规划 ——以大连理工大学凌水主校区为例

为解决大学校园停车系统混乱以及用于相关规划的基础数据样本量小、精度不高、时效性 差等问题，应用大学校园停车调查数据、各出入口车辆记录数据以及各院系教职工信息数据进行多源大数据分析，提出了一种基于大数据的大学校园停车系统规划方法。以大连理工大学凌水主 校区收集到的数据为例，首先从静态角度利用各出入口车辆记录数据和校园停车调查数据获取校园整体停车需求，进而利用各院系教职工信息数据分析各部门的停车需求。然后，从动态角度考虑停车位的周转问题，利用各出入口车辆记录数据分析校园出入车辆停车时段分布状况。最后，根据多源大数据分析所得校园停车系统现状，得出相应的校园停车系统规划结果。研究结果表 明：基于大数据的大学校园停车系统规划方法可有效解决传统方法中基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题，提高了规划结果的实用性和科学性。     

城市智慧公交研究综述与展望

以当前城市智慧公交发展为背景，本文从我国城市智慧公交当前发展现状出发，围绕智慧公交客流特征分析、智慧公交运营研究、智慧公交网络设计与优化、智慧公交服务评估等4个方面对智慧公交的研究现状进行了综述并指出现有研究的重点。在此基础上，对现有研究进一步从智慧公交客流特征分析、智慧公交运营、智慧公交网络设计与优化，以及智慧公共交通服务评估 等4个方面进行了评述，并指出每个方面存在的不足。进一步，本文从乘客特征智能识别与预测、 复杂场景下的智慧公交运营、智慧公交网络设计与优化，以及智慧公交服务评估等4个方面对智慧公交的未来发展趋势进行研究展望，并分别提出了代表性的研究问题。通过总结当前智慧公交的研究不足以及研究展望，本文进一步指出智慧公交的创新性研究和发展，亟需从如下4个方面展开：挖掘乘客全出行链信息，提供一站式智慧公交出行服务；土地利用与交通整合视角下集 成智慧公交基础设施布局优化和公交运营效率提升；基于智慧公交多层级发展需求，构建面向政府、企业、社会用户的立体化公交运营系统评估体系；构建智慧公交一站式出行服务平台。结合当前智慧公交出行的日渐兴起，本文总结了智慧公交当前的研究现状，指出了当前智慧公交研究存在的不足，并展望了智慧公交发展的关键科学问题。研究认为：随着大数据、云计算、自动驾驶、智能网联与新能源汽车等新兴技术和颠覆性技术在城市交通领域的集成应用，对提供多模式智慧公交服务和促进城市可持续发展提供了新思路与新机遇。但是，单凭新技术无法提升智慧公交服务水平和促进城市可持续发展，还需交通系统和管理水平的提升，当前亟需围绕关键问题开展研究。本文同时强调当前研究需进一步加强多学科交叉，突出产学研相结合，为我国智慧公交高质量发展提供强有力的科学支撑。     

基于建成环境和低频浮动车数据的路段行程时间估计

将城市道路周边建成环境的相关属性作为路段行程时间的解释变量,结合城市低频浮动 车数据,在不需要速度等GPS信息的条件下研究建成环境属性因素对路段行程时间的影响。同 时,给出一种新的路段行程时间分布估计方法,即利用路段车辆数的分布代替路段长度作为路段 行程时间的分配比例系数,得到路段行程时间的分布情况。为验证所提方法的正确性,以辽宁省 丹东市振兴区锦山大街为例进行分析,用极大似然估计法得到各类建成环境对行程时间的影响 参数值,并对比研究路段在有、无建成环境影响下的行程时间。结果表明：道路周边的建成环境 会在不同时段导致路段行程时间显著增加,学校的影响时间段主要在6:00-7:20,医院、诊所集中 在7:00-8:00,交叉口造成的行程时间增量在研究范围内整体较为平均。通过似然比检验,验证了 将建成环境变量作为路段行程时间影响因素的可靠性。