旅游标志指引系统路线规划

旅游标志是交通主标志,提供旅游景区(点)名称、旅游项目类别图案以及前往旅游景区(点)的方向和距离等信息,设在高速公路出口附近及通往旅游景区(点)各连接道路交叉口附近的道路交通指引标志。旅游标志指引系统路线规划就是根据景点等级及分布情况,拟定旅游景区(点)指引原则,选择恰当的指引路线,确定每个景点的指引起始点及行经路线等。     

基于实验分析的驾驶员路线选择模式研究

驾驶员的信息响应模式对交通信息的效果有很大影响，是先进交通信息系统（ATIS）的重要研究内容之一，本文通过驾驶员调查和计算机仿真测试等实验分析方法研究驾驶员的路线选择模式，对在行程时间信息作用下驾驶员在熟悉程度不同路线之间的选择进行分析，讨论行程时间信息使驾驶员由常用路线改换到其它路线上的倾向性，并使用多项式Logit模型对实验数据进行分析。使用多因素方法分析驾驶员的路线选择行为较为合理，但因较为复杂而不易使用。本文提出了以行程时间为变量，路线熟悉程度为参数的简化的多项式Logit模型。     

车路线选择十法

汽车行驶中，为改善道路地表形态变化对行车产生的不良影响，需要经常变换位置，采取躲避处理。这种因地表障碍引起的行驶路线操作改变称为路线选择。     

交通监控图像处理的Hopfield神经网络方法

提出一种基于Ｓ函数的全并行自反馈Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的运动模糊图像恢复方法。实验结果表明：该方法在模型不精确时也可以有效地恢复原图像，因而可用于交通监控中的闯红灯抓拍摄像系统。     

信号控制对动态路线选择的影响研究

以动态路线选择模型为基础的先进的出行者信息系统（ＡＴＩＳ）的实施必然对城市交通控制系统产生影响，同时交通控制系统的控制方案对路线诱导信息“运行时间”的估计也发生作用，影响用户对最优路线的造选择。对两系统的相互关系进行了分析，并建立了两系统相互关系模型最后给出了实际案例分析。     

路线选择和交叉口控制组合问题评析

自Ａｌｌｓｏｐ把控制引入分配问题中以来，对中和线选择和交叉口控制组合问题的研究取得了很大进展，并已成为智能运输系统的关键技术之一。     

公路建设项目路线方案选择多目标综合评价

结合某高速公路选线，从经济评价结果、环境评估，通过地区个数及总人口、方案所需投资等6个方面论述了一种多目标综合评价方法并结合工程实际提出了一套评价体系。     

驾敞篷车出游世界上八条最佳路线

敞篷跑车的诞生完全是为了那些旖旎风光，俊男、美女、敞篷车，似乎是完美的搭配，但如果是在嘈杂拥挤晦暗的城市街头，就没有一点浪漫色彩了。     

公路路线智能优化方法研究

公路路线优化属于多目标优化问题。传统优化算法难以解决具有模糊性、不确定性的路线优化问题。建立了基于GIS和遗传算法的公路路线智能优化模型,提出了基于GIS空间数据挖掘技术的选线环境知识获取模型和基于多目标遗传算法NSGA-Ⅱ的路线优化算法,解决了GIS与遗传算法集成、目标函数确定、遗传算法设计等关键问题。最后通过算例,验证了模型的有效性和实用性。     

基于并行遗传神经网络算法的限制搜索区域最优路径方法

在大规模路网的路径诱导中，研究了基于神经网络的交通信息实时预测方法，构造了具有时变性的路阻矩阵，解决了传统静态路阻存在的局限性问题；探讨了基于并行遗传算法的最优路径求解问题，给出了相应的遗传、变异算子和群体更新方式，提出了矩形限制搜索区域方法，降低了并行遗传算法的搜索范围，解决了遗传算法在大规模路网中求解最优路径时存在的实时性差、收敛速度慢等问题；仿真实验表明该方法满足大规模路网路径诱导的准确性、实时性和快速性要求。     

基于混沌神经网络的最优路径选择算法

研究车载交通流诱导系统的最优路径选择问题。采用广义路阻的定义,考虑了驾驶员在路径选择中的不同要求,并借助一种具有暂态混沌和时变增益的神经网络(NNTCTG),针对最优路径选择问题设计了神经网络结构,构造了能量函数,提出了一种能够满足不同出行者偏好的最优路径选择算法。所提出的算法具有很多优良特性,即暂态混沌特性和平稳收敛性,能有效地避免传统Hopfield神经网络极易陷入局部极值的缺陷。它通过短暂的倒分叉过程,能很快进入稳定收敛状态。仿真结果表明,NNTCTG求解指定起讫点对之间的最优路径问题时,总能收敛到全局最优,同时具有更高的搜索效率。     

包含禁行路线路网的最优路径HNN算法

为了解决包含禁行路线路网的最优路径快速求解问题,研究了不含禁行路线路网和包含禁行路线路网的特点,建立了相应的路网数学模型。通过路网转化法把包含禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网,降低了最优路径求解的难度。研究了霍普费尔特神经网络(Hopfield Neural Network,HNN)的特点,设计了适合求解路网最优路径的HNN算法,在算法中采用动态邻接矩阵,节省了计算机内存,减少了运算时间。将所研究的路网转化方法和设计的HNN算法应用于所研发的车辆诱导系统中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该方法能够在包含禁行路线路网中求解最优路径,且比经典算法的运算效率高。     

基于低碳理念的公交线网优化模型

为了满足低碳出行的要求,从优化线网的角度建立了基于低碳理念的公交线网双层优化模型。其中,上层模型是一个以乘客总出行时间最短、能源消耗最小、温室气体和污染物排放最少为目标的公交线网优化模型,下层模型是一个改进的Logit路径选择客流分配模型。针对建立的模型,给出了运用遗传算法求解公交线网双层优化模型的方法和步骤。并用算例说明了所建立模型与求解算法的合理性与可行性。     

基于船舶轨迹挖掘的海上航路网络构建方法

海上航路网络是船舶海上交通活动特征的时空表征,也是船舶航路规划、行为辨识、轨迹预测的重要基础。海量的船舶历史轨迹数据为自动提取海上航路网络提供了基础数据,但受轨迹数据噪声和密度分布不均匀的影响,传统航路网络自动提取方法存在网络节点识别准确性差、网络边连接错误率高等问题。针对上述问题,研究了1种基于船舶轨迹时空特征挖掘的海上航路网络自动构建方法。定义了海上航路网络的3种航路点类型,即停留点、出入点和航路转向点,设计了基于轨迹时空特征的航路点提取方法;提出了基于累计转向特征的航路转向点过滤策略,可有效去除船舶避碰、船舶徘徊等局部活动产生的非航路转向点;根据不同种类航路点的分布特征,综合利用DBSCAN聚类算法和凸包算法从航路点集合中提取和生成航路网络节点集合;定义了航路网络节点的有效连接规则,从原始轨迹中提取航路网络节点之间的轨迹簇,根据轨迹簇的统计特征生成航路网络节点之间的有向加权边,形成有向加权的海上航路网络。以珠江口水域为实验区域,对所提方法进行有效性验证,结果表明：所提方法可提取71个3类航路网络节点和200条航路路线;航路网络节点识别准确率与误识别率分别为86.42%和1.23%;航路网络边连接的准确率接近95%。所提方法能够有效识别海上航路的关键航路点及主要路线,实现航路网络的自动构建。     

中小城市常规公交线网优化方法研究

针对中小城市公交线网的特点,提出了基于路线优选的公交线网优化方法.根据中小城市公交的实际情况,以线网单位效益最大为目标,并选择约束条件建立了中小城市公交线网优化模型.在进行线网优化时,将优化过程分解为公交站点合并、公交起讫站点的选择与配对、候选公交线路集的生成、线路优选几个步骤,降低了模型求解的难度.并针对各个步骤分别利用匈牙利算法、Yen算法和穷举法设计了相应的计算程序,使优化方法具备实际应用的可操作性.     

模糊综合评判法在公路路线方案优选中的应用

公路路线方案评价具有多因素和模糊性特点。采用模糊评价法对福建永漳国防战略二级公路上流段的3个路线设计方案进行了比选,实践表明该方法可行。     

地质选线在忠万高速公路应用的研究

通过重庆忠县至万州高速公路地质选线过程阐述,以及在勘察设计过程中进行的方案比选和优化,提出了山区高速公路地质选线的主要工作内容和流程,对节约工程造价、降低施工及运营的技术风险具有重要意义,并取得了良好的社会效益和经济效益。     

基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究

为有效进行交通货运量预测，通过对货运量影响因素的分析，建立了关于货运量影响因素的层次分析模型，根据该模型构建了基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985-2004年的货运量统计数据对该神经网络进行训练和检验，并对2005-2006两年间的货运量进行预测。预测时设定了2005-2006年2a间货运量各影响因素值，再运用RBF神经网络预测这两年的货运量。结果表明，2005年的预测值与国家统计局最近公布的实际数值有很好的一致性，表明这一方法的可行性。     

交通冲突量的BP神经网络预测方法

交通冲突预测是进行交通事故预防和制定安全改善措施的有效手段，节约观测时间和人力。针对BP网络的缺点，提出了改进的快速BP算法，建立了交通冲突量的BP神经网络预测方法，并应用该方法对具体的交叉口交通冲突量的预测实例进行了研究，实践验证了该方法的有效性。