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车牌照匹配技术的广泛应用为行程时间样本数据的精确获取提供了一种可行的方式。但是,由于各种客观原因,采集到的原始数据夹杂着大量的噪声数据,只有剔除了这些噪声数据,行程时间样本数据才能更好地应用于行程时间分析与服务。本文对产生噪声数据的原因进行了详细的分析,回顾了现有的噪声剔除方法,并分析其可能存在的问题;基于交通信息提取计算模型,提出了一种噪声剔除的新方法。以荷兰代尔夫特的一条城市道路为研究对象,基于实际数据对新方法和现有方法进行了对比分析。结果表明,新方法能够更好地剔除噪声数据。     

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实际道路系统中,交通个体的日常出行决策是一个长期的演化过程,出行者根据出行经验和获取的路径信息确定行驶路线. 考虑有装置和无装置两类用户,在时间反馈策略和平均速度反馈策略下对出行者的出行效率进行了讨论分析. 仿真结果表明,出行者对历史经验的依赖程度决定系统的演化效率. 两类出行者的出行效率均随出行需求增加而减小,随历史经验依赖性增加而先增加然后趋于稳定,并且随市场渗透率的增加,在不同信息策略下表现出相反的趋势. 一般来说,有装置出行者具有较少的行驶时间,且在速度反馈策略下效果明显,两类用户的出行效率差距随着时间的演化有减小的趋势.     

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针对我国城市公交行业管理中亟待解决的公交合理成本确定,以及政府公交补贴责任划分问题,研究了国际公交行业常用的全分摊成本分析模型及我国城市公交行业相关实践经验,本文在规制成本核算的基础上构建了我国城市公交合理成本核算与分摊模型,并用公交专项调研数据进行相关模型和方法的应用性分析.结果表明,本研究提出的模型和方法能为公交合理成本核算、各相关辖区政府公交补贴责任划分、相关政策制定和政府间协调合作提供基本理论及方法支撑,对我国深化落实公交优先战略、促进城乡客运一体化发展有重要意义.     

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车辆跟驰模型中的驾驶行为是一个复杂的推理、决策、执行过程，在知识表达和推理机制上存在模糊性和随机性。针对当前车辆跟驰模型研究存在的不足，引入云模型理论，确定了跟驰模型中的决策变量及概念判断子集，设计了模型参数标定的实验方法，在实验数据的基础上，计算了相关参数的隶属云特征值，总结了基于行为规则的车辆跟驰云推理机制，构造了车辆跟驰云模型CFCM(Car Following Cloud Model)。     

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近十几年来，人口增长、建成区快速扩张以及经济发展使交通需求迅猛增长，导致我国许多大城市现有的客运站从布局和功能上都不能适应新的需求。对客运站布局模式对城市交通系统的影响进行了一定的理论分析。结合武汉市的空间发展，对现状及规划客运站点分布进行了分析评价。利用地理信息系统（GIS）的空间分析功能对新旧客运站点布局的出行效率进行了定量评估。同时，本文对实施该方案所面临的关键问题进行了一定的分析和探讨。     

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城市交通系统是一个开放的复杂巨系统，城市交通管理的政策措施会对居民出行行为造成影响，为使城市交通系统能最大限度地发挥效益，一个城市的规划设计人员经常需要对居民出行需求进行了解，城市居民的出行选择与城市交通系统的服务时间、费用、环境及可选交通工具等诸多因素有关，本文从城市居民出行需求角度出发，考虑出行者的性别和职业属性，建立了基于出行费用、走行时间、出行次数的城市居民出行Multinomial Logit 模型，采用Maximum Likelihood方法进行参数估计，并以中国西北部城市兰州市A区为实例，通过计算机模拟仿真拟合计算得到了该区人员出行行为的分析结果，这一结果可作为兰州市交通管理部门制订相关政策，引导市民出行的依据。     

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概要地介绍了“十五”国家科技攻关计划项目“中国智能交通系统发展战略研究”的主要内容和结论，该研究站在全局的高度，围绕国家综合交通的发展目标，深入地分析了我国交通运输的需求和必须解决的重大问题，客观评价了国际和国内智能交通的发展水平以及我国的差距，提出未来10～15年我国智能交通发展的指导思想、战略目标、各阶段的重点战略目标及保障措施和建议等。课题的研究成果将为编制我国智能交通的发展规划提供科学依据。     

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政府赋予铁路运营部门一定的定价自主权，为其尝试新的收益管理方法，提供了较为宽松的政策环境.因此，为充分利用列车上经常出现的闲置卧铺，本文将国外的航空收益管理理论应用于我国铁路客运领域；结合差别定价法、EMSR法和投标价格法各自的优势，提出一种新的收益管理存量控制方法:隐藏价格— EMSR法.算例分析表明，不同定价方式下，新方法能够提高铺位利用率，增加网络运输总体收益，实施效果优于传统的投标价格法.     

重力模型标定方法及比较分析

重力模型是交通分布预测中应用最广泛的模型之一,其参数需要根据对象的具体情况进行标定。理论证明,利用最小二乘法、多元线性回归法、试算法分别标定不同的重力模型,可得出针对于不同重力模型的标定方法。     

重力模型标定方法的分析及应用

介绍双约束重力模型参数标定的方法,并以西部某一新城区居民出行分布为例,详细给出参数标定的实现过程。表明此方法操作简单,在实际交通规划的出行分布预测阶段,具有一定参考价值。     

三维约束重力模型及其应用

双约束重力模型对多中心、长距离组团之间的出行分布描述误差较大,因此需要建立一种多条件的约束模型。从最大熵模型理论入手,在产生量与吸引量双约束基础上,新增第3类约束条件。利用总体阻抗约束最大熵模型推导出三维约束重力模型的一般形式,增加了缩放系数,并利用重力式先验概率的最大熵模型对其进行论证。同时,提出了模型参数标定与检验方法。以福州市交通分布模型为例,对长距离出行约束和跨江出行约束进行分析,并分别应用双约束和三维约束重力模型进行计算,结果说明了三维约束重力模型的可操作性和优越性。     

模糊模式识别在交通量预测模型选择中的应用

本文将模糊模式识别应用于交通规划预测模型的评价．以出行受约束的重力模型与双约束重力模型为例,说明常用的一些检测方法存在的不严密性,并用模糊模式识别方法定量确定预测结果与实际出行量的拟合程度．本文的分析结果能为交通规划预测模型的选择提供可靠的依据,并为预测结果的评价提供新的方法．     

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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.     

交通事件持续时间预测及参数标定

有效的交通事件管理应基于精确的交通事件持续时间预测。交通事件持续时间包括4个部分:事件发现时间,事件响应时间,事件清除时间和交通恢复时间。提出了基于元胞传输模型的交通事件持续时间预测模型以及参数标定方法。实测数据和仿真数据对比结果表明,基于元胞传输模型的交通事件恢复时间预测方法具有较高的精度。     

残差灰色预测模型在交通事故预测中的应用

交通事故预测是交通安全研究的重要分支,是提高道路交通安全管理水平的基础。针对道路交通事故的预测问题,以灰色预测模型为基础,建立残差灰色预测模型对交通事故进行预测。结果表明：残差灰色预测模型预测结果的平均相对误差比基本灰色预测模型降低了63．13％。实践证明该模型具有简便实用、预测精度高的优点。     

基于改进车流离散模型的多目标优化控制模型研究

为减少复杂交叉口群动态控制中车辆延误并提高通过速度,基于改进的车流离散模型,该文提出了以停车延误为目标函数的交叉口群多目标优化控制模型,并以广州天河北复杂交叉口群为例进行了实例运算,算例结果与仿真试验表明本模型体系在系统延误方面要优于传统模型,模型的求解效率高,有利于建立实时的区域交通控制系统。     

Inflation Cosmological Solutions in Two-Dimensional Brans-Dicke Gravity Model

Introduction Inflation cosmology is an important theory fordescribing the evolution of the early universe. Thistheory attracts wide attention[1-3]because it can suc-cessfully explain the flatness, horizon and magnticmonopole problems, and may be supported experi-mently in observation of microwave background radia-tion. There are two basic types of inflation models:one is the higher-derivative gravity model; another isbased on the model of scalar field. These models areusually studied within th…     

线性模型下摄像机标定

主要讨论线性模型下控制点的选取方法。基本原理建立在对超定方程组系数矩阵的讨论上。理论推导和图像实验表明本讨论结果是有效的,具有一定的实用价值。