手机信令数据在城市道路交通量预测中的应用

交通量预测是城市道路可行性研究的核心内容,准确性和可靠性主要依据基础交通调查的准确度和覆盖率,而面对城市居民出行调查,问卷调查等传统的城市居民出行调查存在工程量浩大、耗时耗力、样本量低、经济投入巨大等诸多弊端。随着手机普及率的提高,手机覆盖了城市绝大多数人口,采用手机信令分析技术替代传统的出行调查成为可能。选择长沙市手机信令数据为基础,以长沙市人民路过湘江隧道的交通量预测为例,介绍了通过手机信令数据处理实现交通预测的解决方案。     

基于手机信令数据的交通OD提取方法改进

手机信令数据作为一种大数据,在交通OD调查中应用日益广泛。从手机信令数据中提取交通OD量化指标需要经过出行端点识别和出行端点匹配2个步骤。为了克服现有研究中基站覆盖范围假设与实际出入较大的情况,笔者改进了出行端点匹配方法。首先分析了传统交通小区和基于蜂窝小区聚类交通小区2种交通小区划分方法各自的特点和适用条件;对于使用传统方式划分的交通小区,提出了缩小基站可能覆盖范围的方法,使用用户最大可能活动范围,排除用户不可能达到的区域,结果表明该方法可提高部分出行端点匹配精度。对使用蜂窝小区聚类划分的交通小区,将聚类流程进行了简化,去掉了部分不能显著提高精度的流程,结果表明简化后未明显降低匹配精度。     

基于环形线圈检测器采集信息的交通状态分类方法应用研究

在智能交通系统中,交通状态判别算法通常被用来进行道路环境中实时交通状态的判断。这些算法将外场设备采集到的实时交通流数据与既有的交通状态分类标准特征作比较,来识别交通系统运行的状态。应用聚类分析方法,结合数据预备技术和交通工程技术,对环形线圈监测系统采集的交通流基础特征数据进行挖掘,实现了一种交通状态分类方法,并对交通管理控制系统中实时交通状态的判断识别提供可靠的参照标准。     

基于视频检测技术的城市快速路交通状态分析研究

基于视频检测技术采集得到的北京城市快速路交通特征参数,对城市快速路交通状态进行分析研究.选择车辆行驶速度和速度方差作为城市快速路交通状态分析的决策变量,根据城市快速路交通流特征将交通状态分为自由流、谐动流、同步流和拥堵,利用模糊C均值聚类算法建立交通状态辨识算法,算法经验证表明其有效可行.     

基于环形线圈检测器采集信息的交通状态分类方法应用研究

在智能交通管理系统中,各种交通状态判别算法通常被用来进行道路环境中实时交通状态的判断。这些算法通常将外场设备采集到的实时交通流数据与既有的交通状态分类标准的特征作比较,来识别交通系统运行的状态。应用聚类分析方法,结合数据预备技术、交通工程技术对环形线圈监测系统采集的交通流基础特征数据进行融合挖掘,实现了一种交通状态分类方法。为智能交通系统的管理者和决策者提供了交通控制管理决策依据。并对交通管理控制系统中实时交通状态的判断识别提供了可靠的参照标准。     

基于手机信令数据的区域通道出行特征研究

针对传统OD调查耗时长、费用高、精度低等问题,提出利用手机信令数据建立用户特征提取模型,从用户不同出行状态触发附近基站产生的时空轨迹数据,判定用户状态与时空特征。研究区域通道客流出行次数、方向不均匀性、出行方式等特征指标,并在重庆主城-合川-江津三个区域通道进行实例分析。应用结果表明,该方法基于重庆移动手机信令数据,可定量分析三个区域通道之间的出行特征;相较于传统OD调查,具有费用低和可行性高等优点,可以为未来区域铁路网与公路网的规划布局提供依据。     

城市出入口立交道路交通参数采集与通行状态判别技术研究

城市出入口立交的通行状态是影响城市交通管理与出行诱导策略的重要因素,为了弥补固定型检测手段采集覆盖面小、获取立交路面交通信息少的不足,提出了基于无人机视频的城市出入口交通参数提取及通行状态判别方法。首先对无人机航拍采集的视频图像进行预处理和分析,通过背景建模和运动目标检测跟踪方法提取无人机悬停航拍视频中的交通流量、流速和占有率等参数;然后利用图像特征匹配方法校对不同拍摄角度与实际立交地理位置图,校准图像中的实际地理位置信息;最后,结合城市出入口立交特点建立基于运动目标占有率的通行状态判别模型,解决了通过无人机视频自动判别立交整体通行状态的问题。无人机视频技术的应用可为城市出入口交通诱导和交通应急管理提供前期决策依据。     

基于代价敏感神经网络的交通状态判别

交通流不同状态在实际中出现的频率存在很大差异,且不同交通状态之间的误判所造成的影响程度是不同的。因此,可以认为交通状态判别是一个类不平衡及代价敏感的分类问题。本文通过分析交通状态的类不平衡特性,结合了少数类样本合成的过采样技术和阈值移动方法,在给定的代价敏感矩阵引导下,对训练样本集进行过采样和对神经网络输出值进行阈值移动,并得到最终的判别结果。通过对广深高速公路上采集的数据进行测试,实验结果表明,所提出算法可以有效降低拥堵和缓慢状态的误判率。     

中心城片区交通综合整治策略研究——以望京—酒仙桥片区为例

以北京市朝阳区望京—酒仙桥片区为例,通过实地调查,结合手机信令、共享单车等大数据,分析总结交通基础设施现状及问题,并提出综合整治策略,旨在打造综合交通整治示范区,探索可复制、可推广的发展经验.     

基于交通仿真技术的交通流监测设备布设间距研究

交通流监测设备是指能够采集断面交通量、车速、占有率等交通参数的信息采集设备,是公路网运行状态监测体系建设的重要内容和基础。合理确定交通流监测设备布设间距,使其既能满足公路交通运行状态判别、公路交通应急管理等应用需求,同时又能最大限度地节约建设资金,意义重大。在总结分析交通流监测设备布设实践及研究现状的基础上,提出"依托交通仿真技术和公路交通运行状态判别模型,对不同布设间距条件下的交通异常状态检测过程进行仿真实验,输出交通异常状态平均检测时间作为评价指标"的研究思路,并就交通仿真平台比选、交通运行状态判别模型以及仿真条件设置等3个关键问题进行了论述。最后,通过对高速公路、一级公路和二级公路基本路段上,12种交通流监测设备布设间距条件进行仿真模拟,形成3种技术等级道路上设备布设间距与平均检测时间的对照表,为公路交通管理部门进行交通流监测设备布设提供决策参考。     

城市道路交通态势演化研究现状及展望

针对现有城市道路交通态势演化规律对交通管控研究中的数据空间单一、影响要素维度少、趋势特征粒度粗、多层次融合效果差等问题,从交通态势表征及辨识、交通态势演化分析和交通态势影响评估3个方面对国内外研究现状进行总结和分析.研究发现:交通态势表征及辨识分析仍局限于交通状态本身的表征和辨识上,鲜有涉及交通运行状态变化趋势特征的刻画;交通态势演化多基于单一空间进行分析,难以深入挖掘多元空间多交通要素作用下的交通态势演化关联协同机理;多数交通态势影响评估建立在宏观层面基础上,缺乏对同一交通状态不同变化趋势的差异分析,难以实现对交通态势影响的全面评估.基于此提出了城市道路交通态势演化领域未来可能的研究内容.     

干道交通状态识别及演变机理研究

为减少城市交通拥挤、避免交通瘫痪、保障出行安全,在综合分析交通信息采集技术、交通状态识别、交通状态演变研究现状的基础上,对干道交通状态识别及演变机理进行分析,建立适用于精细化交通管控的城市道路交通状态识别及预测框架,主要包括基于深度学习结合视频跟踪算法提取交通参数、基于路段单元运用堆叠式稀疏自编码结合K-均值聚类对车道和路段交通状态进行精准判别、基于LSTM循环神经网络与3D-CNN卷积神经网络对交通状态进行预测;最后提出干道交通状态识别与预测面临的挑战和研究方向。     

信息融合技术及其在智能交通领域中的应用

对信息融合技术及其在智能交通中的应用进行系统性概述。对常用的信息融合技术进行总结,归纳出5类信息融合技术,即神经网络类、Bayes融合类、推理融合类、空间融合类、自适应滤波类等。依据5种不同的交通应用场景,即信息检测与采集、交通流分析、分类识别、诱导控制和定位导航,对信息融合技术在智能交通中的应用进行文献综述,并指出随着交通应用场景的不同,融合技巧和算法也会随之不同。     

基于移动数据的路网运行状态判别方法比较研究

本文以视频数据为基准,对基于手机信令、货运平台和互联网"众包"等3种典型移动数据的公路网运行状态判别方法判别准确性进行校核、验证和比较分析,结合各种方法的原理分析各自适用条件,针对真实数据集进行实验,验证结果的有效性,以期为提高公路网运行状态判别准确率、增强我国公路网运行管理能力提供技术支持。     

基于实时信息的城市道路交通状态评价指标体系研究

分析建立城市道路交通状态评价指标体系的目的和作用,从不同角度对城市道路交通状态的含义进行界定.以实时采集到的各类交通信息为基础,针对交通指挥、交通引导和交通控制等系统的需求,建立了一套城市道路交通状态评价指标体系,并提出了各指标的计算方法.     

基于遥感采集技术的区域交通压力评价研究

区域交通供给和需求是否平衡直接影响城市区域交通拥堵治理措施的制定,而目前对区域交通压力的判断方法需要采集大面积的数据,本文引入遥感采集技术,将遥感影像在GIS中进行分析、处理,得到评价所需的基础数据,并与人工实际采集数据进行验证、校核,证明遥感采集数据的适用性.研究基于遥感采集技术的区域交通压力评价方法,提出以宏观路网交通压力评价总体供给和需求是否平衡的方法,再辅以微观路段交通压力寻找局部宜堵点.本文设计了基于遥感采集技术的区域交通压力评价流程,并以实际案例进行了方法验证,证明该评价方法和流程的可行性与可操作性.同时发现因为遥感图像采集技术的不成熟,还存在基础数据采集有偏差的现象,需要辅以小规模的补充调查.     

数据分析在快速路规划中的应用-以淄博为例

大数据技术提供了一种观察系统整体规律的重要手段,其渗透力是广泛的,基于大数据的规划方法正将交通规划行业引入新的范式。本文基于手机信令数据和导航地图数据,分析城市交通可达性特征、产生吸引特征、通勤特征、通道特征等,并以淄博市快速路系统规划为例,验证了数据分析方法的有效性。     

利用手机移动话单数据分析城际铁路客运量的方法

面对当前城际铁路建设项目分析客运量准确、高效的要求,系统介绍了手机移动话单数据的内容,分析了将其应用在客运量分析方面与传统铁路客流量预测方法相比的优势。研究了将移动话单数据应用于城际铁路客流量分析工作的实施步骤以及具体方法与模型。总结了国内外目前利用手机话单数据进行交通调查的研究现状,以及目前对这种技术实施大规模应用的瓶颈。研究表明,利用手机移动话单数据分析城际铁路客运量的思路可行,实施过程中不再需要高成本的OD调查数据支撑,有着广阔的应用前景。     

智能型手机应用程序对运具选择行为之影响

因应资通信技术发展,智能型手持设备逐渐普遍,应用程序蓬勃发展改变人类传统行为模式甚巨.其中,运输相关之应用程序多样化发展,功能包含地理信息系统的应用、交通信息的提供、车辆派遣的预约、交通票证的订定、观光游程的设计等.依据台北市交通局统计2013年民众透过智能型手机应用程序查询次数,每月已高达6 000万次以上,实有必要针对运输类应用程序所衍生之效果进行探究.论文主要研讨智能型手机应用程序所提供的交通运输信息对用户旅运行为之运具选择影响,透过问卷调查,进行个体运具选择模式之构建,以分析台北市旅运者在受智能型手机应用程序提供的实时交通信息对于运具选择行为转变之影响,期能了解ITS结合智能型手机应用程序的交通信息服务对于提高公共运输便利性之效益.      

基于交通冲突理论的道路安全评价技术研究综述

基于交通冲突理论的道路安全评价技术, 是以交通冲突因素为指标的道路交通安全状态评价技术。在梳理交通冲突影响因素与安全评价基本概念的基础上, 列举了常见的道路安全评价技术应用场景; 从交叉口、高速公路、特定场景3个方面分析了交通冲突的影响因素; 从指标选取、方法选择、模型构建3个方面对道路安全评价技术进行了归纳总结。通过对现有文献的分析可以发现: 在应用场景构建时, 相比于考虑单一冲突因素, 综合考虑交通冲突影响因素, 将使得构建的交通冲突场景更接近实际情况; 在交通安全评价时, 科学选择复合指标、合理使用模糊综合评价和层次分析法构建安全评价方法, 将使构建的安全评价方法更加科学严谨。基于现有研究中存在的问题, 指出了道路安全评价技术未来的研究方向, 主要包括充分利用视频技术和互联网技术, 搭建实时、高效的安全评价模型; 验证现有道路安全评价方法在混合交通流下是否适用; 建立健全混合交通流环境下的道路交通安全评价技术标准和评价体系。