大数据及其在城市智能交通系统中的应用综述

大数据给城市智能交通系统的技术发展与应用革新带来了机遇和挑战.从交通大数据的基本概念、交通大数据带来的问题和大数据驱动的数学建模方法等方面,阐述了交通大数据给智能交通系统带来的变革.为了深入理解交通大数据的内涵,分析交通大数据的产生背景,提出了交通大数据的“6V”特征,总结了智能交通系统中大数据的基本类型.面对交通大数据带来的数据安全、网络通信、计算效率和数据存储等诸多问题,提出了应对策略和思路.对数据驱动的建模方法进行了分析,说明了混合模型的意义.最后,讨论了大数据驱动的智能交通系统的体系框架.     

商务数据识别及处理方法研究

依据数据的几何形态来推断变量间函数关系的原理和Fuzzy嵌入文法概念,提出以数据曲线特征为依据的商务数据识别及处理方法.该模式识别方法中,特征重心是在赋予原始数据不同特征度条件下实现的,更接近人为表述数据曲线的心理特征,适应于商务数据的预处理.同时重点讨论了处理商务数据过程中的W eb数据挖掘及有关的可行方法.     

一种模版化的Web数据导出方法的设计与实现

B/S模式下,C#中通常是利用一般数据控件实现数据导出到Excel中,但数据导出格式以及报表样式不易控制.介绍了以DataWindow.NET中的WebDataWindowControl为基础实现数据导出到Excel的过程和方法.该方法可以准确无误地导出页面数据,包括复杂的表格样式,且无需类似于DataSet的数据容器...     

一种模版化的Web数据导出方法的设计与实现

在B/S模式下,C#中通常是利用一般数据控件实现数据导出到Excel中,但数据导出格式以及报表样式不易控制.介绍了以DataWindow.NET中的WebDataWindowControl为基础实现数据导出到Excel的过程和方法.该方法可以准确无误地导出页面数据,包括复杂的表格样式,且无需类似于DataSet的数据容...     

基于整数提升小波和Rice编码的机车信号波形数据的无损压缩方法

针对铁路现场机车信号实际运用情况,提出了一种基于整数提升小波变换和Rice编码的机车信号记录波形数据的无损压缩方法.该方法利用提升结构的整数小波原位运算实现对信号波形数据的快速预测和更新,再对变换后的数据进行Rice无损压缩编码.实验证明,该方法能够达到对机车信号记录器波形数据进行快速、高效的无损压缩存储的要求.     

基于VBA的公交上车刷卡人数统计方法

提出一种基于VBA宏命令,利用公交IC卡和GPS数据来实现各站点刷卡上车人数统计的方法.根据两种数据的特点,以Excel为主要工作平台,通过VBA程序快速地对两者数据进行筛选和利用,逐步实现各站点公交车到站时间的匹配和各站点上车人数的统计.最后利用此方法对丹东市公交线路的往返各站点上车人数进行统计.与传统的公交随车调查结果对比,通过该方法得到的各站点上车人数数据较为准确,可作为传统方法的替代.     

面向I TS共用信息平台的数据融合研究

信息融合系统通过关联系统的信息整合,为ITS共用信息平台的各种功能提供信息支撑.基于对ITS共用信息平台中数据的特点,数据预处理的分析,结合数据融合的级别,提出一种新的面向ITS共用信息平台的数据融合方法和技术,来满足智能交通各子系统的不同的数据需求.这种方法在技术上是可行的,具有一定的实用性和广泛的应用价值.     

EM方法对缺失数据的处理及对MNL模型的影响

以印度尼西亚首都雅加达都市圈居民个人出行调查数据为例,研究EM数据修补方法对数据以及MNL模型的影响.首先,以原始数据为基础,通过人为删除和EM修补分别获得缺失数据和修补数据.其次,通过Z检验,验证EM修补后的数据更贴近原始数据特征.最后,以三组数据分别建立三组MNL模型,通过Z检验等对比分析,表明EM数据修补方法能很好地修正数据缺失对构建模型造成的偏差,为交通政策的制定提供良好的数据基础.     

基于多指标协同的公交大站快车站点推荐方法

现有公交大站快车站点选择方法存在未考虑站点枢纽作用,以及未融合多源数据等不足.本文引入复杂网络理论,融合公交车和出租车客流数据,提出一种综合考虑站点客流,潜在客流及交通枢纽作用的多指标协同的公交大站快车站点推荐方法.该方法基于公交客流,线路数据和出租车客流数据,分别计算公交线路站点客流集散量和潜在客流集散量;通过构建有...     

基于混合AGO-SVM的高速公路短时交通量预测研究

提出一种混合AGO-SVM高速公路交通量预测方法,原始交通量数据通过累加操作生成有规则的数据,预处理后的规则数据使用支持向量机法进行建模并预测,预测数据进行逆累加操作,获得下一时刻高速公路交通量的预测值,数据进行更新并保持样本序列不变从而进行高速公路交通量递推预测. 应用西宝高速交通量实际观测数据验证算法的有效性. 试验结果表明,在几种指标下该方法的预测精度比灰色模型法和支持向量机法的预测结果有所提高,是一种有效的高速公路交通流量预测方法.     

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为了克服经典速度－密度模型刻画道路交通流动态变化特性的缺陷,将更丰富的路段检测信息运用到交通仿真模型参数的标定过程中.提出在预处理检测器数据后,采用一种基于凝聚层次聚类的局部加权回归算法标定车辆速度.该算法先对训练样本进行聚类,然后用凝聚层次聚类法对每一个约束类生成一棵聚类树;其次用k 最近邻方法将与待估计速度相关的新样本划入适当的类中,最后采用局部加权回归标定车辆速度.利用现场数据对算法进行了大量测试,分别将车流密度,密度与流量作为变量标定车速.结果表明,提出的算法是有效的,适用于基于仿真的动态交通分配系统.     

通用信息系统开发平台研究

给出了一种通用信息系统开发平台（CISDS）的设计思想和实现方式，采用集成化开发思想对信息系统进行抽象描述和概括分析，并对通用信息系统核心数据库的结构及数据字典进行了描述，重点讨论了其使用自动化软件开发技术和软件重用技术的工作方式，阐述了各功能模块及其实现方式。     

一种基于交通流模式的扇区运行容量计算方法

扇区容量是空中交通运行管理的基础性参数,目前主要通过管制员工作负荷来评估,由于主观性强、时效性差,只能应用于战略流量管理中.本文尝试从实际雷达数据出发,建立一种新的扇区运行容量计算方法.首先,通过分析雷达数据及交通流特性,将扇区交通流按一定原则划分成5 种标准模式,然后利用DTW算法对选取测试序列进行模式匹配,最后统计该模式下扇区最大流量,并定义其为扇区的容量值,从而求出扇区的运行容量.该方法克服了从分析管制员工作负荷入手的主观容量评估面临的障碍,有望成为支持新一代空管系统基于性能运行的关键技术.     

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对交通事故持续时间分析的发展现状进行了综述．首先简要介绍了交通事故的定义，事故种类和交通事故管理系统，并分析了交通事故持续时间的统计分布．然后，对最近应用的几种主要的交通事故持续时间的分析方法及结论进行了概述．主要包括：方差分析，线性回归，非参数回归，决策树法，hazard duration method，模糊逻辑．主要的结论包括；大量的研究发现交通事故持续时间的分布形状是向左偏斜的钟型分布．交通事故数据采集标准化是事故分析中非常重要的环节．传统的统计分析方法处理不完整的数据有局限性．最后，本文提出了将来的发展方向，包括应用人工智能方法建立事故持续时间模型，及建立交通事故数据库标准．     

基于小波和RBF神经网络的多传感器时间对准算法研究

提出利用小波降噪和RBF神经网络进行时间对准算法,该方法先对采集到的数据进行降噪处理,为下一步操作提供准确数据;然后利用RBF神经网络将不同传感器采集不同采样周期的数据对应到同一个时间点上,进行多传感器时间对准,为后面数据特征提取和数据融合提供高精度数据支持。通过仿真结果与其它方法的对比可得该方法运算速度快,具有数据修正能力和精确度高的特点,适用于多传感器的时间对准。     

中英思维模式差异对英汉学术论文写作的影响

探讨了中英语篇思维模式差异对英汉学术论文写作中论证方法的影响问题.文章通过分析指出,中英思维模式存在着直觉与抽象、本体与客体和螺旋与直线型差异,并因此导致英汉学术论文中论证方法在修辞手段、引经据典、引用权威等方面的使用差异.文章最后指出,只有了解英汉思维模式的差异,分析其文化成因,才能真正实现跨文化写作的成功.     

基于电子地图居民出行OD调查方法

分析传统居民出行OD调查方法的不足,提出一种基于电子地图平台的新方法。通过友好的操作界面平台,利用标准化的数据形式省去后期大量的人工数据录入及处理工作。避免以往调查与统计空间分离的状况,提高数据的可信度,节约调查和数据录入费用,增强可操作性、提高工作效率、降低工作强度、提高精确度,具备广阔的使用前景。     

城市交通控制中的数据采集研究综述

过去几十年来,城市交通控制技术为适应不断增长的交通需求和日益复杂的管理目标有了长足发展. 作为城市交通控制策略制定和控制算法设计的基础,交通数据决定了城市交通控制的适用性、可靠性和先进性. 数据采集技术的发展为城市交通控制能力的提升带来了机遇和挑战. 本文回顾交通控制系统中数据采集与参数估计的基本方法,分析评述检测数据方法从固定式无标识数据、移动式检测数据到固定式有标识数据的演变,指出它们给交通参数估计带来的变革. 结合20 世纪末出现的移动式检测技术,分析评述了对应的两种交通参数估计方法,即基于概率论的方法和基于交通流激波理论的方法给交通控制带来的影响. 针对近年来出现的固定式有标识检测数据,分析其对城市交通需求估计及交通控制策略参数估计研究带来的新任务. 最后,分析指出我国未来交通控制研究的三个方向：一是城市交通控制系统的信息范围已扩展到区域和路网层级,二是交通参数估计研究的重点随着数据采集方式的演变已转向提高参数估计的实时性与精度等领域,三是交通参数研究理论与实践存在差异,如何结合我国城市交通系统运行中检测环境差异导致数据误差率的变化,交通流到达规律的变化,道路上不同种类交通流间的交叉干扰等实际应用因素,使方法与模型能有效地指导我国复杂的交通控制实践是重要方向.     

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综合评述了活动－出行行为研究方法和存在的问题,引入贝叶斯结构学习和参数估计方法,辅以基于活动的出行行为分析理论、非集计建模方法和SP/RP数据融合方法,提出了基于贝叶斯结构学习和参数估计方法的出行行为与TDM策略互动关系分析方法的框架,探索了改进已有研究方法的途径。研究表明,贝叶斯理论可以将居民的个人属性及隐性非样本信息在出行行为预测中充分表达,并解决MNP等复杂非集计模型的参数标定问题。将贝叶斯理论与已有的出行行为分析方法相结合,可以使出行行为预测更为精确、全面和灵活,从而更加准确地描述活动－出行决策行为与TDM策略的互动响应关系,为制定有效的TDM策略,缓解城市交通供需矛盾提供理论依据。     

铁路微观路网基础数据的组织方法研究

主要研究了应用于运行图编制、调度及相关研究等工作的铁路微观路网的数据组织方法,提出了采用数据分层模型进行数据组织的思想,据此将基础数据分为图形显示层、拓朴层、电气层、逻辑层四个层次,各层次具有相对独立性并相互关联以利于数据的组织,在此基础上对各个层次中的主要数据的属性进行了详细的分析,并针对不同的数据特点提出了相应的数据组织方法,最后介绍了基础数据的录入方法及其实现．