面向动态导航的城市路网实时交通信息服务系统研究

结合国内外的研究现状，基于实时GPS数据和高架线圈检测数据的数据融合处理技术，给出了面向动态导航的实时交通信息服务系统的总体框架，实现了城市路网的实时交通流状态估计；通过构建实时交通信息系统，借助无线通讯方式为车辆提供实时交通信息和动态路径规划服务，实现了在动态路径规划基础上的车辆动态导航。     

基于Internet的交通信息发布系统研究-Web GIS应用研究

通过对Web GIS技术的探讨,提出了利用Web GIS实现网上发布系统建设的功能框架,并以具体实例实现了基于Internet的交通信息发布系统的具体功能.     

基于IDEFO的交通信息发布业务流程建模

基于IDEFO结构化分析的特点,将IDEFO建模方法运用于业务流程诊断。首先阐述了IDEFO在流程诊断方面的适用性,然后以北京市交通信息发布业务为实例,在对其业务流程进行诊断分析的基础上,借助IDEFO方法对业务流程进行了系统建模。研究结果主要作为下一阶段进行流程优化的工作基础,同时也可为现阶段交管部门提高作业效率提供借鉴。     

数字广播技术在交通信息服务中的应用

文章主要研究了数字广播技术在交通信息服务中的应用,从交通信息服务行业的发展现状出发提出了交通信息服务技术对数字广播的需求,介绍了交通信息服务系统的系统框架以及信息传输在整个系统框架的作用,分析了数字广播技术的特点,研究了如何利用数字广播技术将交通服务信息按照不同的需要以适当的方式展示给信息使用者,分析并设计了实现数字广播技术的子系统架构。     

高速公路交通信息发布系统实际应用中的若干问题及对策

介绍了高速公路交通信息发布系统的概念及构成,针时高速公路交通信息发布系统设计及使用中所存在的某些问题,结合我国高速公路的实际情况,提出了较为合理而可行的解决方案。     

基于Internet的交通信息发布系统研究—Web GIS应用研究

通过对Web GIS技术的探讨,提出了利用Web GIS实现网上发布系统建设的功能框架,并以具体实例实现了基于Internet的交通信息发布系统的具体功能.     

基于数据仓库的交通信息发布系统

针对交通管理系统中普遍存在的信息资源孤立和浪费问题,提出了基于数据仓库的信息整合和数据挖掘的交通信息发布系统,重点阐述了系统目标、系统构架方案,以及整个系统实现和功能分析。     

交通诱导信息发布策略研究

作为诱导信息系统背后的作用机制,交通诱导信息发布策略对于系统的效果起到了至关重要的影响,在设计诱导系统时应选择合适的信息发布策略作为设计基础。使用解析方法评价了瞬时信息、预测型信息和无信息3种信息发布策略,比较了瞬时信息和预测型信息的有效性和最优性,以及不同流入水平、干扰流水平和预测精度下各种信息发布策略得到的总出行时间和各路径出行时间的情况,为诱导系统的设计提供建议。     

基于动态神经网络模型的交通事件检测算法

本文将一种新型的动态神经网络结构与传统的基于状态估计的故障检测方法相结合，提出了一种基于动态神经网络的交通事件检测算法。该网络借鉴静态BP网络的训练算法，并针对其训练方法中收敛速度慢及容易陷入局部极小点的缺点采用一种改进的算法，改善了训练效果。最后利用Matlab对提出的算法进行仿真，得到令人满意的效果。     

基于动态交通组织的高速公路可变信息标志设计探讨

针对我国高速公路可变信息标志数量偏少、功能单一、信息组织不尽协调、布局不尽合理等问题,在分析高速公路可变信息标志研究现状的基础上,结合动态交通组织的思想,提出了可变信息标志信息发布要求,明确了可变信息标志的功能和信息发布内容,探讨了可变信息标志的设置位置和各型式的使用范围.     

高速公路突发交通事件疏导措施决策

针对高速公路发生突发交通事件,通过VISSIM仿真软件模拟事发后采取各种疏导措施的实施效果。为便于措施的分析与决策,采用事发点通过交通量、平均排队长度和平均延误3个指标表征实施效果,依据实施效果对各措施特点及实施条件进行研究。通过多目标决策技术,结合仿真结果进行了最优措施决策,并依据措施的分析结果对最优决策结果进行了进一步的确定,保证了决策过程的可靠性。结果表明,该决策过程及决策方法简单实用,便于操作,在高速公路遭遇突发交通事件时能根据事发状态迅速进行疏导措施的决策选取。     

基于偏差分析的交通事件自动检测算法

高速公路事件检测是交通管理与控制中十分重要的环节。将交通流动态预测与事件检测相结合,探讨了基于偏差分析的事件识别方法。该方法对3个主要的交通流参数,交通量、地点车速和时间占有率进行动态预测,对预测值与实际值的偏差进行统计分析,明确了事件检测的具体步骤和事件发生概率的计算模型。该方法不受检测路段具体位置和时间的限制,具有较高的检测率和较小的误报率,有助于管理人员制定决策。     

Cox Regression模型在交通事件持续时间研究中的应用

有效的交通事件管理要求交通管理者全面了解交通事件的各种特征才能准确估计事件持续时间,从而及时地疏导交通拥堵。利用某高速公路应急指挥中心管理系统中记录的近3 a的交通事件持续时间数据,建立Cox Regression模型探索影响持续时间的危险因素并评价其作用强度和方向。研究表明,日夜、报警方式、事件类型、占用车道数、涉及车辆数、涉及死亡、救护车、牵引车、吊车、驳车、涉及货车等11项是交通事件持续时间的显著影响因素,因此,交通管理者对这些因素进行改善可有效提高交通事件管理效率和安全性。     

山区城市道路交通信息采集与交通评价方案研究

先进的交通管理系统可有效提高城市现代化交通的有效利用率和交通流量,减少道路的交通拥挤程度、交通事故的发生率以及由于交通拥挤、事故等造成的出行延误。城市智能交通管理系统正是通过对高科技、高水平技术的应用,来提高交通管理系统的工作效率,达到改变城市交通混乱局面的目的。针对重庆市城市智能交通管理系统的道路交通信息采集子系统及相关技术进行分析和研究,在城市智能交通管理系统研究基础上,结合重庆市交通现状和交通智能化水平,提出重庆市道路交通信息采集与交通信息数据处理的原则和方案。     

基于小波变换的城市道路交通事件检测

利用出租车浮动车数据对城市道路行程车速的表达能力,针对出租车空车和重车2种数据运用小波变换技术分析了城市道路交通状态突变点,据此进行了城市道路交通事件的检测。区别于以往小波变换技术,首先运用于数据降噪,再将处理数据运用交通事件检测算法判断,直接采用小波变换技术实现了对城市道路间断流的交通事件的检测。并利用实际采集数据对提出的交通事件检测算法进行了验证,结果表明算法能够对交通事件进行更综合的检测,检测准确度得到了提高,能够为城市交通信息发布和交通诱导提供更加可靠的信息。     

基于CA的短时交通事件干扰下的交通流仿真

公路上发生短时交通事件时,会对公路上的交通流产生干扰。利用元胞自动机（cellular au-tomata,CA）建立单向双车道高速公路模型。通过CA对发生短时交通事件后的区域进行划分,提出事件下游区域、核心区域、上游区域的CA模型,并构建焦虑换道、急切换道、理性换道规则。最后用MATLAB软件对短时交通事件干扰下的高速公路交通流进行仿真。结果表明,在低、高密度交通流的情况下,相同事件对交通流的干扰存在一定差异,在排队时间、最大排队长队、平均排队长度上均有所不同。     

基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法

为了进一步提高交通事件检测的精度与效率,在多角度构建事件检测初始交通变量的基础上,设计了1种基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法。通过分析交通事件上下游交通流参数的变化规律,构建了11种初始交通事件检测变量,利用因子分析方法对初始交通变量进行特征提取,实现初始交通变量的有效降维,并分别采用核函数最小最大概率机算法和线性最小最大概率机算法进行交通事件检测。最后,采用美国I‐880数据库的实测数据进行实验验证和对比分析,实验结果表明,FA‐M PM算法较M PM算法事件检测率提高3.5%,误报率降低0.17%,平均检测事件减少了27.5s,且最小最大概率机算法的交通事件检测效果明显优于支持向量机算法和BP神经网络算法。     

移动终端交通管理信息服务系统设计与实现

在分析交通管理部门信息化建设现状的基础上进一步研究移动终端交通管理信息服务技术,构建移动终端交通管理信息服务平台的总体结构和各个功能模块.提出了基于移动终端的交通管理信息服务系统的设计框架,为人们提供专业化、个性化的信息服务,验证了利用移动终端进行交通管理信息服务的可行性和实用性.     

基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测

根据高速公路有交通事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用改进的径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题。分析交通流参数在有交通事件发生时的变化规影影响神经网络泛化能力的同时,加入多余节点的删除和合并策略,从而得到精简的网络结构。采用自适应学习方法进行隐含层节点的调整,使网络在不同的训练阶段能够自动选取不同的学习速率。仿真试验表明,该改进算法在高速公路交通事件检测中具有检测率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。