基于交通大数据的动态交通状态预测及全局路径规划研究

为提高动态交通状态预测的准确性,对基于交通大数据的动态交通状态预测及全局路径规划进行研究。以交通大数据为基础,获取指定路段的属性信息与采集信息,通过对样本数据进行描述,得到该路段的试验数据。在具体的预测和分析阶段,构建基于交通大数据的预测模型,实现对动态交通状态的可靠预测。试验结果表明,时间特征值对交通流量的影响较大,某一时间段的交通状态数据可为全局路径规划提供数据源,有利于相关人员作出科学决策,可更好地满足当前智慧交通管理新需求。     

基于车牌识别数据的车辆使用特征研究:以上海市快速路非沪车牌识别数据为例

随着智能交通技术的不断发展,交通信息采集系统日渐成熟,车牌自动识别系统,车牌识别数据包含了大量的牌照信息和出行时空信息。本文通过对上海市车牌识别数据,从时间维、空间维、车辆属性维、车辆使用特征维等多个维度对车牌识别数据进行挖掘,分析路网的交通构成,反映城市机动车的使用现状。该研究对于分析城市交通出行特征具有重要的参考价值,提供了新的分析技术手段,辅助决策者合理地制定交通政策,引导交通结构和交通方式的发展。     

基于贝叶斯网络模型的交通状态预测

城市的交通状态是可以预测的。有效的交通状态预测能优化交通状态,减少交通阻塞。贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN)是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一。文章在综合考虑交通阻塞成因的基础上构建网络模型,在已有的交通状态数据的基础上提出基于贝叶斯法则的学习算法,并通过计算变量间的条件概率来计算交通阻塞发生的可能性,达到预测的目的。     

基于贝叶斯网络模型的交通状态预测

城市的交通状态是可以预测的.有效的交通状态预测能从很大程度上优化交通状态,减少交通阻塞.贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN)是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一.提出了一种基于贝叶斯网络模型理论的交通状态预测方法.综合考虑交通阻塞成因的基础上构建网络模型,在已有的交通状态数据的基础上提出基于贝叶斯法则的学习算法,并通过计算变量间的条件概率来计算交通阻塞发生的可能性,达到预测的目的.     

基于边缘计算的电子车牌与交通感应网协同环境构建

电子车牌的推广和实施对实现城市交通的精细化管理、提升道路通行效率、减少拥堵有着重要的意义。本文为解决电子车牌数据的采集精度和数据的传输效率问题,对电子车牌的数据采集端提出了优化的采集模型;结合电子车牌系统和电子车牌感应器形成的无线传感网,构建电子车牌与交通感应网的协同环境;综合考虑网络的计算能力、传输效率,将边缘计算概念引入到协同环境构建中,加入边缘计算节点和边缘数据中心,构建了多层次的协同环境体系架构并设计了工作流程,为电子车牌大规模应用研究及相关系统平台的建设提供借鉴作用。     

基于聚类分析的交叉口状态识别方法

针对城市交叉口交通状态有效识别的问题,建立了三种交叉口交通状态识别方法。结合实际交通流数据,利用模糊聚类传递闭包法、K均值聚类算法和模糊C均值聚类算法对交叉口交通流周期平均速度、排队长、平均车头时距等向量进行聚类分析,给出适合城市交叉口交通流特点的交通状态划分方法,能够实时、准确、全面地识别城市交叉口的运行状态,为城市交通管理部门交通控制、交通诱导、交通指挥等提供数据基础。定性定量分析的影响,所得结论对城市道路路内停车设施优化具有重要的参考作用。     

基于自适应神经模糊推理的交通状态判别方法

文章针对交通状态具有模糊性和主观性的特点,建立能够真实反映人对交通拥塞程度感觉的自适应-神经模糊推理系统,使具有变化连续的交通流参数模糊化处理,实现了道路交通状态的准确、快速辨别。     

运用交通工程学计算公路发展水平及速度

公路作为重要的交通基础设施在国民经济中发挥的作用日益显著,建立一套科学的公路评价指标体系及计算方法,准确计算和分析现有公路的发展水平及发展速度,在现代公路科学管理中尤为重要.就公路建设发展水平与发展速度的计算提出了探讨意见和建议.     

大型活动交通特性分析及管理对策研究

为在城市举办大型活动时避免交通拥堵的情况发生,保证居民正常出行,结合交通需求特性、交通流特性、交通组织管理三个方面讨论城市大型活动中的交通特性内容,提出管理对策,以期为相关人员提供参考。     

基于收费数据的高速公路乘用车出行特征

分析了近年高速公路乘用车出行量增加的原因,阐述了2008年到2016年高速公路乘用车的变化趋势,提出了客车运输量的运算基数。测算了2016年由县乡区域收费站驶入高速公路的乘用车车流量,研究了乘用车跨省出行与省内出行的运输差异性。按照国家政策的规定,在区分免费节假日和收费节假日的情况下,分析了北京市和上海市的出行压力。最后,通过对比部分省会城市在相同天数的免费节假日和收费节假日的日均车流量,探讨了乘用车在不同节假日期间的出行强度与差异,以及免收通行费政策对部分省会城市乘用车出行的促进效果。     

兰州市小汽车尾号限行的成本-效益分析

文章从经济学角度分析了导致兰州市交通拥堵的主要原因,并通过将社会影响作为成本、将尾号限行在缓解交通拥堵方面取得的成果作为收益对小汽车尾号限行政策进行成本-效益分析,验证尾号限行措施的有效性,并提出了解决兰州市交通拥堵的建议.     

基于手机定位数据的个体出行行为特征分析综述

个体出行行为特征分析一直以来是交通规划、交通设计等领域的重要基础,传统的人工调查由于受主观回忆较多、调查成本较高等因素的限制,数据结果的准确度往往较低,无法支撑精细化的规划设计任务。智能手机与无线通信网络的成熟发展带来了海量手机数据,这为探究个体出行活动规律提供了新的数据源。本文综述已有基于手机数据分析个体出行行为特征的研究,分析当前研究的不足与待研究的问题,提出可从完善已有个体出行信息采集内容、探索基于精细化数据的模型改进以及多源数据融合等方面进一步研究,以更全面、更准确的信息反应个体出行行为特征,为交通规划等领域的建设提供依据。     

混行非机动交通流车速离散特性研究

我国城市非机动道路内的交通现象通常为电动自行车与人力自行车混合行驶状况,车速离散是该类道路内交通流的重要特征。结合杭州市的调查数据,采用统计学方法定量分析混合非机动交通流车速离散特性,分别建立车速离散特性评价参数与各主要影响因素之间的回归关系。结果表明,归一化车速离散度分别与各影响因素成线性回归关系;除电动自行车比例因素之外,车速变异系数与其它各因素成线性回归关系。     

“互联网+”交通信号辅助优化机制探索

为优化城市道路交通信号控制方法,本文结合交通信号控制系统建设发展现状,分析当前各大城市交通信号控制系统普遍存在的问题,立足于互联网环境下的浮动车数据,提出基于互联网平台大数据的交通信号控制辅助优化机制。研究发现可利用互联网路口拥堵报警数据及时有效发现问题路口,利用路段拥堵指数及路口交通流参数变化趋势辅助评估配时方案的优化效果,并通过成都市应用实例证明该机制适用于当前交通控制场景需求,可有效辅助交通信号优化工作,是传统交通模式向真正智能交通模式过渡的阶梯。     

基于交通数据中心的资源目录体系研究与应用

信息资源目录是管理和组织信息资源的有效方式,以元数据为基础对信息资源进行分级分类和格式标准化,进而实现对信息资源的查询、控制和管理。结合交通行业数据中心实际,从构建信息资源目录的角度,描述了交通行业信息资源的分类、数据管控体系的思路。同时,对元数据生成、编目等资源目录关键技术进行了阐述,对构建基于数据中心的资源目录服务系统进行了实例应用。     

基于断面流量的交通量调查数据拟合分析及应用研究

随着交通信息化的发展,交通流量自动调查站点已经成为道路交通流量数据采集的主要手段.但交通流量自动调查站点所采集到的流量数据为道路断面流量,而我们在进行交通量统计分析应用时,往往面临需要对路段、道路甚至一个地理区域内的若干交通量调查站点进行统一测算并进行分析应用.本文以云南省为例,从实际需求出发,探讨基于若干个交通流量自动调查站点,把断面流量拟合为路段、道路以及区域的流量折算方法.并基于该方法,阐述了拟合后的数据分析应用,对交通量数据统计分析和深入挖掘进行研究.