典型跟驰模型的特征与性能分析

为对比分析传统的跟驰模型在描述车辆行驶特性中的应用特征,从模型形式和基本特征两方面对典型的刺激-反应类GM模型、安全距离类Gipps模型、优化速度类FVD模型进行了对比分析。为验证以上理论分析结果,对3种跟驰模型分别进行了数值仿真分析,并分别对前后车之间的速度变化关系以及位置变化关系进行了对比分析。实验结果表明,相较于GM模型与Gipps模型,FVD模型在应用中更符合实际情况,能够较为准确地描述单一车辆加速或减速的行驶特性。     

基于双基站交通数据采集技术的假套牌车辆识别方法

假牌、套牌车辆对社会安全和交通运输行业的秩序造成了极大的负面影响,寻找快速有效的假套牌车辆识别方法十分必要.研究了一种基于射频识别(RFID)技术和图像识别技术结合的假套牌车辆识别方法.对同一处基站的RFID系统和视频抓拍识别系统采集的车辆车牌信息进行对比分析,得出疑似假套牌车辆.然后对多基站检测信息联合比对,相比于单基站,降低了疑似假套牌车辆的数量.选取南京市主干道上6个基站的检测数据作为实例,检测结果发现,通过5处基站检测的假套牌车辆比通过2处基站检测的假套牌车辆减少了210辆,降低了假套牌车辆的误检率.对建立的疑似假套牌车辆数据库验证分析,其正确率达到94.5%.相比较传统的方法,其具有覆盖范围大、不受时间限制、反应迅速等优势,可为交警部门查处假套牌车辆提供有力支撑.      

我国交通运输业向现代物流发展的保障体系研究

文章通过保障体系对交通运输业向现代物流发展的作用机理研究,针对我国交通运输业和现代物流业的发展现状,分别提出了针对政府宏观管理层面和企业发展层面的保障体系,并对保障体系的实施措施进行了阐述。     

卡尔曼滤波短时交通流预测普通国省道适应性研究

短时交通流预测是提高普通国省道交通运行效率和安全的关键技术之一。普通国省道具有分布地域广、情况复杂的特点,要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,然而,针对短时交通流预测算法适应性及其机制的系统性研究尚不多见。选取1种自适应卡尔曼滤波算法,系统分析其适应性和适应机制。获取江苏省徐州市普通国省道路网中8个交通调查站所采集的实际交通流数据开展实例分析,结果表明:在不同的交通流量水平下,所选算法均值预测的平均绝对百分比误差在10.98%~15.92%之间,区间预测的无效覆盖率在5.21%~6.15%之间,表明所选的自适应卡尔曼滤波算法在不同交通流水平下都具有良好的预测性能;对所选算法的参数进行分析发现,算法参数能够随交通流水平的变化而自动调整,具有良好的自适应机制;所选算法能够在预测初期实现有效的性能调整和收敛。      

公文标题浅析

公文标题是档案著录、标引、编目、检索的重要依据之一。随着档案现代化的发展,档案的编目、检索已由手工操作转向自动化,对公文标题的拟写提出了更高的要求。本文就近几年整理档案的实践对公文标题拟写作以下探讨。一、公文标题的作用公文标题是一份公文的名字。一个完整的标题可以帮助阅文者首先对公文的制发机关、内容、性质与作用得到一个概括的了解。公文有了标题,可以方便文书处理工作,如对文件的登记、分送、阅读、批办、整理立卷,以至于对将来编制目录、查阅文件等都会     

高速公路工程建设计量支付管理数据库设计

从数据库设计的角度出发，根据福建省高速公路建设管理省、市、驻地办3级管理体制分析计量支付管理的需求，利用实体关系分析法得出计量支付管理系统的实体，包括高速公路、地区、驻地办、合同段、分项工程。分析实体关系，进行计量支付管理系统的数据库设计，包括概念设计、逻辑设计、物理设计。设计成果已在福建省高速公路建设管理中应用。     

主成分分析法在区域轴-辐式快运网络枢纽节点城市布局中的应用研究

宏观层次的区域轴-辐式快运网络枢纽节点城市的布局是一个复杂的多指标综合评价问题。文章首先阐述了主成分分析法(PCA)的基本原理及实际操作步骤,然后结合某省实际,在分析影响快运网络枢纽节点城市布局的经济因素基础上,利用主成分分析法建立了评价模型,并据此用spss软件计算出各节点的重要度来进行枢纽节点的布局,计算结果证明了该方法的有效性。     

基于RFID和视频监测的城市交通运行状态模糊判别

为了确定城市道路网路的交通状态,为主动的交通管理、交通诱导及控制提供支持,提出了一种基于无线射频识别(RFID)交通检测系统和视频监控系统的交通运行状态模糊判别方法.在该方法中,交通运行状态由从RFID系统获得的车辆行驶时间和从视频监控系统中获得的车辆速度决定.由于实际的交通状态可以从视频中直接观测,因此实际交通运行状态的阈值可以根据视频来校准,用以评估本文所提出方法的性能.基于安装于南京的RFID和视频交通检测系统进行实证分析,结果表明本文所提出的方法是可行的.下一步工作可推进交通数据,特别是 RFID数据在交通管理中的应用.