应用交通仿真技术辅助交通管理与决策

为了提高智能化决策水平,深入挖掘交通仿真技术对日常交通管理工作的指导作用,在总结国内外各类交通仿真项目实践经验的基础上,以一个正在实施的决策支持系统为例,介绍了应用中观动态交通仿真技术建立的交通决策支持系统。该系统针对路网中常见的各类突发事件,模拟事件发生前后对交通流的影响效果,并针对事件造成的拥堵建立多套交通响应预案,系统对预案的实施效果进行仿真评估,根据仿真结果指标分析比选各个预案的优劣,优秀预案用于指导日常交通管理与决策。通过对系统应用的优缺点分析和应用发展趋势分析,展示了交通仿真技术的应用价值以及对交通规划和交通管理的指导意义,指出交通仿真技术的未来发展必然带来交通管理决策水平的新的飞跃。     

基于路况信息的城市道路交通管理控制

阐述一种新型的路况信息监控器－远程交通微波传感器ＲＴＭＳ的工作原理及技术特性，并与其它道路交通检测技术性能进行了分析比较。ＲＴＭＳ用于交叉路口的信号灯控制管理，根据ＤＴＭＳ对交叉路口交通状况的实时探测，实现对交叉路口的自寻优控制，可有效地疏导交通，改善道路交通的通行能力，提高交通运输效率和行车安全。     

基于可持续发展的交通管理模式研究

对欧美等国采取的交通管理理论及方法进行了摘编,阐述了当前如何应用交通需求管理（Travel Demand Management,TDM）合理引导需求,以及从长远角度考虑如何整合土地利用与交通规划（Integrating land use and transport）,从而实现交通管理的可持续发展,为相关工作提供参考。     

条形码的交通管理中的应用

文章分析了三种常用条形码的特点及条形码的识别方法，提出了在公路交通调查、道路设计及交通管理中应用条形码技术的方法，为在我国公路交通领域应用条开形码技术进行了探索。     

基于AHP的道桥建设最佳顺序决策计算

在城市交通建设规划中桥梁对区域经济发展的带动及交通出行带来重要的影响，而对于一定规划期内即将建设的多道桥，采取怎样的顺序才能达到建设的最大收益。文中建立了用于规划中的多道桥最佳建设顺序的层次模型，给出了多目标模糊决策的数学模型。确定了各种影响因素的模糊录属度函数，应用层次分析方法确定了各个影响因素的权重。并以兰州市为例提出了应用多目标模糊决策的方法来实现在多种模糊因素影响下的桥梁建设最佳顺序分析。     

高速公路的交通管理与控制

本文详细叙述了高速公路的交通管理和交通控制的方方面面，其目的、任务以及驾驶人员、行人，尤其是车辆运行控制和车辆要求，行驶间距、速度、行车注意事项，匝道与主线控制安全，安全设施的管理均一一涉及，是一篇内容丰富的论文。     

基于仿真分析的大型活动交通管理方案评价

为了更好地对大型活动交通管理方案进行评价,文中基于常规交通组织管理评价体系,建立了适用于大型活动交通管理方案的评价体系;结合交通规划软件TransCAD的整体路网分析功能和仿真软件TSIS的微观交通流分析功能,提出了一种宏观和微观相结合的大型活动交通管理方案评价方法,并运用该技术方法进行案例分析,对交通管理方案的优劣进行评价。     

基于网格的交通管理决策支持系统研究与设计

分析了交通信息化时代交通管理决策支持所面临的挑战，提出了充分整合现有交通信息、提高决策支持水平的解决思路。利用人工智能技术和网格技术，构建了基于网格的交通管理与决策支持系统框架。讨论了网格中间件的功能、模型和运行机制，在此基础上给出了系统的运行步骤和过程。实际应用表明，该系统交通管理决策的智能化和效率均有提高。     

基于决策支持的交通预测模型实现

根据国内外城市交通规划理论的最新思想和预测模型理论，介绍了城市交通需求预测的内容，并且分析和讨论了兰州市交通需求模型的实现过程。其研究成果为交通规划和决策提供了必要的参考和技术支持。     

基于交通流路径分布的交通拥堵管理决策支持

提出了基于车辆识别技术的交通流路径分布信息采集系统的构架方案。为了清晰表达交通流路径分布信息,研究了交通流路径分布的信息格式。基于决策支持系统构架设计,提出了交通拥堵管理决策方案库构建技术路线。以上海市快速路基于车牌识别的交通信息采集与处理系统建设为实例,阐述了交通流路径分布对于提高交通拥堵管理水平的应用。     

基于决策支持的交通分析模型选择与应用

在介绍交通分析模型分类及其在交通运输系统分析中的作用基础上,结合工程实际应用,系统性提出交通分析模型选择的指标体系及方法,为交通规划技术和管理者选定合适的分析模型提供技术参考和依据。     

基于博弈论的交通拥挤与交通需求管理策略分析

交通需求管理是通过削减潜在的交通需求,使路网达到供需平衡的一种有效策略。运用经济学博弈论的理论观点,分析了城市道路交通拥挤发生的原因以及相应交通需求管理方式的作用机理,从经济学的角度诠释了交通需求管理的有效性。     

基于支持向量机的交通事故组合预测方法研究

对灰色理论、神经网络和支持向量机的预测模型进行了研究,对灰色理论、神经网络和支持向量机3种预测方法进行了线性组合、神经网络组合和支持向量机的组合预测.以1995～2004年某公路路段的交通事故次数为例,与单一预测方法结果、线性组合预测和神经网络组合预测进行对比,认为支持向量机组合预测方法比较精确.     

基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究

在智能交通系统中,进行实时、准确的交通流预测是交通控制和交通流诱导的关键之一,直接影响交通控制和交通诱导的效果.基于支持向量机,提出了一种Lagrange支持向量回归机的交通流量短时预测模型,能够实现对交通流量的有效预测.仿真试验表明,Lagrange支持向量回归机具有良好的泛化性能、更快的迭代速度,预测结果优于改进的BP神经网络.     

基于GIS的道路交通事故信息管理与分析

章在分析道路交通事故信息的基础上，利用GIS空间数据库技术实现对交通事故的空间、时间信息以及造成交通事故的人、车、路和环境等因素的一体化管理。通过GIS技术进行道路交通事故的时空分布分析，发现其在空间和时间上的分布规律及其主要影响因素。提出了GIS在道路交通事故管理与分析应用中需要进一步解决的几个问题。     

支持向量机在交通流量实时预测中的应用

实时、准确的交通流量预测是正在发展的智能交通系统的关键问题之一,对于交通控制和交通流诱导都有着直接的影响。提出一种基于支持向量机的交通流量实时预测模型,通过采用序贯最小优化算法,能够实现对交通流量的有效预测。应用实例表明,支持向量机具有良好的泛化性能,在输入信号混有10%噪声的情况下,支持向量机的鲁棒性更好,预测的平均误差为4.25%,预测结果优于BP神经网络和动态递归神经网络。     

基于GIS的道路交通安全管理体系研究

在深入分析道路交通事故致因的基础上,寻求道路交通安全管理的关键因素,为道路交通安全管理结构体系的建立提供依据。结合地理信息系统在交通安全管理上的应用特点,进行道路交通管理信息系统的数据检测与采集、事故分析、安全评价和事故决策支持系统的框架研究,并给出了实例。     

基于神经网络的空中交通管制决策支持系统

设计了一个实时的空中交通管制辅助决策支持系统。系统按照决策支持系统理论框架搭建，利用神经网络技术实现。叙述了系统的主要模型：空域流量预测模块，空域状态识别模块和冲突解决方案产生模块的实现过程。实验数据表明，神经网络的误差收敛性较好，满足了空中交通管制的实时性要求，系统具有较好的辅助决策效果。