南京江南公交

江南公交强化限速,平平安安迎新年 近期,南京江南公交开始对公交车车载GPS安全行车语音提示进行更新调整. “超速”提醒驾驶员临近安全行车限值 自2013年起,江南公交开始通过GPS监控行车速度.当车辆行驶速度达到50km/h,车载GPS会自动发出“滴滴滴”的提示音.在本次更新调整中,提示音已改成“您已超速”的语音提示.     

基于公交专用道的准点到站预测方法

公交准时定点到站是衡量公交服务质量的重要指标,也是居民公交出行的最大期盼。公交日常运营能产生海量的GPS定位数据,运用海量公交车辆GPS数据,基于站点、路段及线路维度,精准计算公交车辆运行时长及速度变化特征,并计算公交运行时间的可靠度,从而评估公交准点到站的可靠性。以厦门市公交专用道的开通为背景,提出基于公交专用道背景的公交准点到站预测方法,预测公交专用道上公交线路的定点到站时间,实现公交专用道沿线线路的"定点发车,准时到站"目标。     

同线路BRT与常规公交速度特性对比分析

针对济南市北园大街上BRT-1线路及沿线常规公交的运行特点,采用跟车法和车牌照法相结合的方式,采集了该线路上快速公交和常规公交的行车速度数据,对比分析了两者在站间行驶速度、行程速度和运营速度上的特性差异,并对BRT-1和同线路常规公交的区间运营速度进行了正态拟合优度检验和两独立样本的非参数检验.综合分析表明：同线路上的快速公交与常规公交相比,其速度特性总体上具有较明显优势,且两者的区间运营速度分布存在着显著性差异.     

盐城市不同BRT线路行车速度特性对比分析

为研究快速公交系统运行特征与其制约因素之间的内在关系和潜在规律,针对盐城市BRT线路的特点和实际情况,选取盐城市BRT系统比较典型的BRT-1号线和BRT支线1号线两条线路为研究对象,通过手持与车载两用GIS数据采集器和人工辅助数据采集法,采集该线路可全面描述BRT运行特性的车辆运营车速、行程车速和行驶车速的行车速度数据,通过对数据进行数理统计和多元分析处理,从而对其行车速度特性进行对比分析,重点对两线路的站间和全程行车速度进行分析。综合分析表明:站台停靠延误和交叉口延误对快速公交的运营速度影响最大,BRT-1号线平均全程运营车速低于平均全程行驶车速28.3%,BRT支线1号线平均全程运营车速低于平均全程行驶车速27.4%。     

济南市BRT-1线路行车速度特性分析

针对济南市BRT-1线路的特点和实际情况,使用手持与车载两用GIS数据采集器和多功能交通调查仪,采集该线路BRT车辆的行车速度数据,给出行车速度的一般特性曲线,系统分析了该线路中各站间行程速度及全程运营速度的统计特征及分布规律,并依据分析结果提出了一系列提高该线路行车速度,提升管理与服务水平的建设性意见和措施。     

公交车辆班次供应智能监管技术浅析

上海市城市交通运输管理处已建成一套基于GPS定位技术的公交车辆营运监管系统,可以对线路车辆班次供应情况进行智能化监管,该系统的数据主要由车载GPS终端分发获取,由于GPS技术本身的局限性,使得车辆在首末站数据包丢失,无法做到准确统计.本文提出远距离射频识别技术与GPS技术相结合的办法,可以使公交车辆经过首末站的识别率达...     

公交浮动车辆到站时间实时预测模型

根据公交浮动车辆实时GPS数据,考虑不同时段的路段平均速度、公交车站、信号灯等多因素的影响,建立了一种新的公交车辆到站时间预测模型.通过估计到达下游最临近站点的时间和判断道路上GPS数据的有效性等方法,改善了预测模型的精度,并应用重庆公交车辆数据对模型进行验证.计算结果表明:该模型能够实时预测公交浮动车辆到达下游站点的...     

基于智能调度系统的公交线路调度优化分析

<正>在城市公交营运中,由于传统调度弊端影响了线路运营效率与服务质量。若采用智能调度系统,便可对车辆线路全面系统整合调度,使公交服务高效、优质。智能公交调度系统采用无线通信技术、全球卫星定位技术(GPS)、地理信息系统技术(GIS)、互联网与数据库技术,实现实时监控与调度城市公交车辆。目前,泰安市公交公司已采用智能调度系统,该系统应用后,调度管理人员对车辆的运营状况能实时进行监控,对拥堵路段的车辆能及时合理地调度。     

浅谈推广智能公交调度管理系统的作用与意义

城市公交调度沿用数十年的传统人工调度管理,采用行车路单和人工考核制模式,存在两头调度、中间失控,公交车辆的营运过程基本处于“看不见、听不着、找不到”的状态。而且从路单、行车记录、行车时刻表编制到数据汇总全部为手工操作,耗费了大量人力和物力。GPS智能调度管理系统的公交的调度模式,将两头站调度向一头站调度发展,并逐步向区域调度过渡,最终将实现集中化调度和对车辆的远程自动调度。     

公交车车载视频监控系统解决方案探讨

公交车车载视频监控系统可有效解决公交客运中的乘运纠纷、乘客安全保障、规范司售行为和判断交通事故等问题。对推进规范运营、改善服务有益。同时,通过该系统提供的可扩展的GPS功能．可对公交车辆进行实时定位．在电子地图上清晰地掌握公交车辆目前的位置、行驶速度、方向等信息。     

高速铁路夜间行车需求的时空特性分析

高速铁路开行长途跨线旅客列车产生的夜间行车需求可能与其维修作业相冲突,提出一种夜间行车需求时空特性分析方法,以制定更佳的天窗开设方案,减少维修作业对行车的影响。在分析旅客列车运行结构的基础上,计算其运行时间和在高速铁路上运行合理时间范围,利用图解方法借助运行图表现形式来获得夜间行车需求的时空分布情况。利用该方法进行京沪高速铁路的夜间行车需求分析,结果证明该方法是可行且有效的。     

基于极限学习机的公交行程时间预测方法

以公交车GPS数据为基础,建立了基于极限学习机方法的公交站点间行程时间预测模型.依据GPS数据在站点附近的特征表现,定义了公交车到站临界点,并分析了临界点处车辆的5种运行状态;提出了公交车到站时刻估算方法,进而得到公交车行程时间数据;通过分析公交车行程时间数据内在特征,确定了极限学习机模型关键参数及其纬度;最后,以长春市88路公交车GPS数据为基础进行了方法验证.结果表明,所用ELM方法预测误差约为11%,并与应用广泛的BP神经网络、RBF神经网络、SVM进行对比分析,发现ELM方法在满足精度前提下拥有更快训练速度与预测可靠性.     

数据融合技术在GPS数据处理中的应用

通过对GPS数据的处理,可以很方便的得到道路车速的统计值,但存在比较大误差,所以利用GPS数据分析道路车速之前,要对其做预处理来提高数据的可信度.根据数据融合的基本原理以及GPS数据的特点,本文采用了数据融合技术中的关联检验方法来对GPS数据进行处理.文章介绍了数据融合技术以及关联检验方法,最后以对上海大众出租汽车公司提供的出租汽车GPS数据的处理为例,讨论了关联检验在GPS数据处理中的应用.     

基于LightGBM算法的公交行程时间预测

在城市公交网络运行中,公交车的站点间行程时间会受到道路和环境条件的影响. 本文对公交车运行过程中的车辆速度特征、道路特征及天气特征等进行了分析.建立了基于特征的 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)公交行程时间预测模型,通过调整 LightGBM算法中的相关参数,以分配各个影响特征和因素的权重大小.然后利用天津市某条公交线路 24天的公交车 GPS数据对模型进行了训练和验证,并与基于历史平均值和卡尔曼滤波的行程时间预测模型进行对比.比较结果表明,LightGBM模型在 MAE (Mean Absolute Error)和 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)这两个指标上均大幅度优于其他两个模型,说明 LightGBM模型在公交车行程时间预测上具有很好的稳定性和应用前景.     

基于LSTM 神经网络的降雨天旅行时间预测研究

降雨给城市道路行程时间的计算和预测带来了许多不确定因素. 以出租车GPS数据为研究对象,在考虑降雨数据的基础上,设计一个基于非最小路段的行程时间计算方法,建立基于LSTM(Long Short-Term Memory)循环神经网络的行程时间预测模型进行算法验证. 最后,以北京市中关村西区出租车行驶的10 d 的GPS数据进行方法验证. 结果表明,加入降雨特征预测的结果比未加入降雨特征拥有更高的准确率. 并与应用较为广泛的BP 神经网络和 SVM进行对比分析,发现在满足数据精度的前提下,本文应用的算法和预测模型有较高的训练速度和预测可靠性.     

基于GPS数据的出租车路径选择行为研究

出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义.基于北京市出租车调度系统采集的GPS（Global Positioning System）数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP（Revealed Preference）数据.其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL（Path-Size Logit）模型的出租车多路径概率选择模型.案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径.同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义.     

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出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义。基于北京市出租车调度系统采集的GPS（Global Positioning System）数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP（Revealed Preference）数据。其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL（Path-Size Logit）模型的出租车多路径概率选择模型。案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径。同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义。     

GPS资料在2015尼泊尔Mw7.8级地震中的反演应用

为了探索近场高频GPS资料在重特大地震实时发震特征反演方面的潜在作用和优势,独立使用2015年尼泊尔Mw7.8级地震震中附近的16个高频（1 Hz）GPS站点数据,基于动态数据处理技术、矩张量反演技术及跟踪方差技术,模拟实现了对该次地震的触发、实时矩心/矩张量的反演及地震事件结束判断等相关工作;结合GCMT、W-相位以及部分已公开发表成果,对反演过程及反演结果中存在的问题进行了对比分析;初步探讨了GPS同震位移场产品在节面判定中的潜在补充作用. 研究结果表明:本次地震破裂的传播方向主要为自西向东南单侧传播,平均传播速度约为3.1 km/s,地震持续时间至少为75 s;GPS数据反演得到的实时矩心及矩震级结果与GCMT、W-相位结果一致,且反演序列具有较高的稳定性和可靠性.      

基于GPS的路段旅行时间和速度估计算法研究

GPS已经广泛应用于交通领域。本文探讨了利用GPS车辆定位信息,进行路段旅行时间和路段平均速度估计的相关算法。重点讨论了在GPS返回数据的不同情况下,进行旅行时间的推算,以及平均速度的估计。通过路上试验,说明该算法能够得到路段合理的旅行时间和平均速度,能够描述路网的运行状态。