智能交通系统数据的管理技术与策略

智能交通系统的飞速发展为交通管理领域提供了丰富、连续的ITS数据，但大部分交通管理中心仍缺乏针对ITS数据的系统化管理体制和方法，所存储ITS数据的利用效率极低，造成了数据资源的巨大浪费。为了对数据资源进行管理整合以满足用户不断涌现的ITS数据需求，本文提出并描述了以下六大类数据管理技术，包括（1）ITS数据质量控制技术：提供高质量的准确的ITS数据；（2）ITS数据集成技术：根据用户需求、应用类型和数据特征提供最佳的数据集成度；（3）ITS数据抽样技术：从多个数据样本中提取出最具代表性的样本数据实现数据的有效存储；（4）ITS数据压缩技术：在失真度有限的前提下以较高的压缩比压缩历史ITS数据来便利传输和存储；（5）分布式动态ITS数据系统：针对来自不同探测器的分布式ITS数据进行动态分析、显示和处理；（6）ITS数据再获得技术：建立ITS数据库与用户问的接口以改善终端用户的数据检索和获取。所开发的ITS数据管理技术与数据处理流程相结合，基于数据的采集、传输、处理加工、存储和发布的各个环节构造出一整套对ITS数据实施有效管理的完善策略，能够加强数据资源的共享和交换，促进各个交通子系统的有效运作，提高交通运输系统的整体效率。     

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阐述了数据抽样技术在ITS数据管理中的意义和作用，通过VB编程语言和ORACLE数据库技术实现了ITS数据抽样算法，并对北京三环路上和美国德克萨斯州圣安东尼奥的实时ITS数据进行了测试，测试结果表明，最佳抽样日对权重的变化不敏感，最佳抽样日数据与总体平均值匹配得较好，也包含了最多的原始数据的信息。     

基于小波和逻辑法的多目标跟踪数据处理

智能交通系统(ITS),常常要采用传感器对交通目标进行实时定位监控,但被跟踪目标的不确定性以及原始数据通常存在大量噪声的干扰,这对数据融合的精度产生很大的影响.针对这一问题,采用小波变换多尺度分解与重构结合阈值消噪的方法对原始数据进行降噪处理,它能很好的保持原始信号的瞬变特征,并对处理后的数据采用逻辑法进行目标航迹起始...     

实时ITS数据抽样技术应用软件的设计与实现

本文介绍了ITS数据抽样技术应用软件的设计与实现的过程。通过Oracle、Access数据库和VB编程语言等实现了ITS数据抽样算法，包括误差平方和法(SSE)和互验法(CV)。通过对该软件的测试结果表明，得到的最佳抽样日精度很高，软件的实用性很强。     

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在阐明ITS数据融合的意义及层次性的基础上，分析了数据层多源ITS数据融合及支持向量机的特点，根据支持向量机（SVM）的原理设计了利用支持向量机进行多源ITS数据融合的思路，并从支持向量机训练、训练结果评价以及支持向量机测试三个方面提出了该思路的实现步骤。在对日本阪神公路上堺入口的二源交通流数据进行支持向量机融合后，比较融合前后的数据，证明所提出的基于支持向量机技术的数据层多源ITS数据融合方法能够有效地进行数据质量控制，提高数据的精确度。     

基于不确定度的最小一乘法在企业施工定额消耗量预测中的应用

基于企业施工定额原始数据的特点和现有施工定额原始数据处理方法的实际情况,采用最小一乘法和最小二乘法理论,并引入不确定度的概念,建立适合贫数据的企业施工定额数据计算模型.对最小一乘法与最小二乘法分别求解可知,最小一乘法的结果更为精确.该结果为定额测时过程中未观测到的某些条件下消耗量的推算提供参考.     

基于RFID的路径数据压缩研究

在无线射频（RFID）广泛应用过程中产生海量数据,由于其数据与一般数据存在差异而且占用较大的存储空间,所以对RFID数据的存储问题亟待解决,对此首先对车联网（IOV）收集的RFID路径数据从地点维和时间维两方面进行了预处理,之后采用改进的LZW方法进行压缩存储,对阈值的判断方法进行改进,从而高效地完成RFID路径数据的压缩存储.实验结果表明,该算法达到了路径数据存储占用较少空间的目的,同时也为以后的路径数据挖掘工作打下良好的基础.     

城市信号主干道网络交通事件检测

本文论述了用向量机（SVM）技术检测城市主干道交通事件的发展应用。用来自固定检测器和浮动车的数据作为输入向量,经过以下五个步骤完成事件检测：采用ARFIMA模型处理交通输入数据,用SVM训练原始数据,运用模糊逻辑训SVM样本,融合从固定检测器和浮动车获取的数据,推断路段及路网状态。     

ITS数据管理技术发展趋势分析

ITS数据管理主要就是管理交通流信息的流通，将其存储为有用的形式，然后由最终用户以实时或存档的形式分别利用。     

浅谈智能运输系统及其在我国发展的重点方向

介绍了智能运输系统（ITS）概念及目前发展的状况，并根据中国近年来交通运输发展现状和趋势，提出了相应的对策，对中国智能运输系统（ITS）的进一步发展提出建议。     

基于改进KNN算法的城轨进站客流实时预测

针对实时进站客流数据的高维数、多噪声、波动频繁等特征,本文提出一种基于改进 K最近邻(K-nearest-neighbor, KNN)算法的城轨进站客流实时预测方法.首先,通过对分时客流数据的相关性分析,确定表征客流特征的状态向量;其次,结合数据特性改进近邻样本的模式匹配过程,利用关键点法去除原始序列中的噪声扰动,并引入动态时间规整算法实现考虑序列形态的相似性度量;再次,根据样本间流量差异引入距离权重和趋势系数,推演未来时段的进站量,实现滚动的实时预测;最后,依托广州地铁客流数据仓库对预测模型进行精度分析. 结果表明,对于全网159个站点,5 min粒度下全天分时进站量预测的平均绝对百分比误差的均值为11.6%,能够为路网状态监控提供可靠的数据支撑.     

基于票务数据的团体旅客出行目的推断

为推进城际交通大数据的应用，需要补全出行目的信息，将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比，开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型，以及团体旅客重建和语义化特征设计方法，并通过吉布斯采样估计参数. 基于调查数据的模型对比研究发现，模型对一般私务辨识性能提升7.7%；基于票务数据的案例研究发现，模型对出发时间预测精度达到90.9%，间接验证了模型的可靠性.主题标注表明，模型不仅推断出4种与典型模式相符的出行目的，还辨识出既有认识外的非常规模式.对道路客运分析表明，出行目的构成呈现地区差异，高铁开通对不同出行目的出行量的负向影响程度不一.     

基于票务数据的团体旅客出行目的推断

为推进城际交通大数据的应用，需要补全出行目的信息，将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比，开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型，以及团体旅客重建和语义化特征设计方法，并通过吉布斯采样估计参数. 基于调查数据的模型对比研究发现，模型对一般私务辨识性能提升7.7%；基于票务数据的案例研究发现，模型对出发时间预测精度达到90.9%，间接验证了模型的可靠性.主题标注表明，模型不仅推断出4种与典型模式相符的出行目的，还辨识出既有认识外的非常规模式.对道路客运分析表明，出行目的构成呈现地区差异，高铁开通对不同出行目的出行量的负向影响程度不一.     

耦合被动式GPS与网络调查的居民出行调查

减轻受访者负担是提高居民出行调查回应率和精准度的关键,而基于传统问卷调查的改进对此难有突破. 本文设计和实验一种耦合GPS技术和网络调查技术的居民出行调查方案,以期获得实质性改善. 方案使用GPS模块进行被动式跟踪确定出行路径,同时利用网络调查收集受访者个人/家庭信息和行程目的. 设计利用GPS对出行时空轨迹具有高精准定义的特点,降低对行程信息调查表的填写要求,并且通过互联网调查允许受访者自行选择时间填写,把对行程回忆的不良影响减到最小. 方案实验使用了华东师范大学教职工群体做驾车出行调查,并与传统问卷调查做了比较. 试验的初步结果表明,新方案能够显著提高出行数据收集的精度和效率,明显降低受访者负担和调查费用,有望发展成为下一代交通调查的主要手段.     

Indoor Localization with a Crowdsourcing Based Fingerprints Collecting

Fingerprint matching is adopted by a large family of indoor localization schemes,where collecting fingerprints is inevitable but all consuming.While the increasingly popular crowdsourcing based approach provides an opportunity to relieve the burden of fingerprints collecting,a number of formidable challenges for such an approach have yet been studied.For instance,querying in a large fingerprints database for matching process takes a lot of time and calculation;fingerprints collected by crowdsourcing lacks of robustness because of heterogeneous devices problem.Those are important challenges which impede practical deployment of the fingerprint matching indoor localization system.In this study,targeting on effectively utilizing and mining large amount fingerprint data,enhancing the robustness of fingerprints under heterogeneous devices' collection and realizing the real time localization response,we propose a crowdsourcing based fingerprints collecting mechanism for indoor localization systems.With the proposed approach,massive raw fingerprints will be divided into small clusters while diverse devices' uploaded fingerprints will be merged for overcoming device heterogeneity,both of which will contribute to reduce response time.We also build a mobile cloud testbed to verify the proposed scheme.Comprehensive real world experiment results indicate that the scheme can provide comparable localization accuracy.     

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传统的交通信号控制优化和路口几何渠化或路口扩展在现实中可能遇到许多局限。有些路口由于土地使用的限制,实际无法采用路口几何渠化或扩展的方式来缓解路口的严重拥挤的程度。交通流量转移措施也许是一个可行的方法,但其影响因素和适时方案很难依靠观测数据确定。结合观测数据,提出运用微观交通仿真的方法,判定需要转移的交通走向和选择路径,以降低路口延误和多选择路径旅行时间为目标,评价交通流量转移措施并估计转换量的最适应范围。研究以位于俄亥俄州辛辛那提地区的Galbraith Road and Colerain Avenue (US-27) 路口及其相关可选择路径作为试例,进行数据采集和分析,并运用了微观交通仿真软件VISSIM、公路通行能力分析软件HCS2000和Synchro进行微观路口延误和选择路径交通模拟评价。为提高结果的可释和易解效能,本研究提出交通转换比例、延误变化、选择路径旅行时间变化与服务水平变化的一体化曲线。评价结果显示了交通转移措施的可能效果。最后,讨论了实现交通转移的标志导向系统。     

Oversaturation Inherence and Traffic Diversion Effect at Urban Intersections through Simulation

Conventional approaches of signal control optimization and geometric channelization may not be an inappropriate solution to an oversaturated urban intersection, especially where physical expansion is limited by the intensive land-use development around it. Traffic diversion strategy may be an optional solution; however, it is greatly dependant upon identification of the traffic movements that need diversion and the existence of parallel or accessible detour routes that are capable of accommodating the diverted traffic without bring adverse impact on the diversion routes. Obviously, these factors are difficult to be determined through analysis of the field observations alone. This paper presents a study of using simulation-based approach combined with analysis of observed data to identify oversaturated intersection movements needed for diversion and test the traffic diversion effect in the roadways that have potential to bear the diverted traffic. The proposed approach is discussed through a practical case study at the intersection of Galbraith Avenue and Colerain Avenue (US-27), Ohio. The effect of such option is evaluated using a state-of-the-art microscopic traffic simulation system VISSIM, intersection analysis software programs, Highway Capacity Software (HCS 2000), and Synchro. The optimum percentage of traffic that is desired to be diverted at the inlet to minimize the delay while keeping shorter travel time is evaluated for the concerned intersection. The evaluation results imply a successful option that has great potential to put into practice. Finally, signage countermeasures are discussed for implementing the diversion strategy.     

基于IC卡数据的公交客流特征分析 ——以北京市为例

公交客流特征分析是公共汽(电)车线网规划和优化布局的基础.首先简要介绍基于公交IC卡数据分析公交客流特征的技术.进而以北京市为例,对公交客流的时空特征进行宏观、中观分析,对公交服务水平与城市发展的协调适配性做出评估,指出公共汽(电)车系统面临的挑战.最后,结合公交线网布局、运力配置不合理等问题,提出实现公共交通可持续发展的相关建议.     

基于手机数据的城市交通大区OD分布估计 ——以旧金山市为例

在大数据时代,手机数据因普及率高、采集成本低等优点逐渐受到人们的重视.手机通信运营商在为手机用户提供通信服务的同时会记录每次服务的时空信息,因此利用手机数据可以挖掘出用户的位置信息,并应用于城市居民出行OD分布估计.提出以手机数据为基础对城市交通大区之间OD分布进行估计的方法.利用居民手机数据估计美国旧金山市各交通大区之间的出行分布,并结合居民出行调查数据对估计结果进行检验.结果显示基于手机数据的出行估计具有较高的可靠性.