交通运输信息融合功能模型

综述一般信息融合功能模型和交通运输信息融合应用的进展,指出这两个方面的联系和差异.针对交通运输应用的信息本质和功能特性,提出交通运输信息融合的一般定义,并建立了交通运输信息融合功能模型.模型对信源引入机器信息与认知信息的划分,提出了分属机器信息和认知信息两个层次的采集校验融合、状态特征融合、预测评估融合、规划设计融合和综合决策融合五级信息融合功能,提供了五级融合功能的三种应用模式,实现了不同交通运输应用功能与信息操作功能的衔接,与一般多传感器数据融合功能模型具有统一性.论文还以交通拥挤管理问题为例,给出了相应的信息融合功能模型.     

道路多源交通流信息融合分析技术研究与应用

多源交通流信息融合是多源信息融合在交通领域的应用,其可以获得准确的交通状态和参数估计.简单介绍了多源交通流信息融合的原理和基本模型,并着重讲述了其关键技术和应用.     

基于多传感器信息融合技术的轨道交通车站设备故障诊断

本文在分析了轨道交通车站设备故障诊断的特点和多传感器信息融合技术的基础上,总结了适合于故障诊断的信息融合典型结构以及基于信息融合的故障诊断系统结构。该结构在轨道交通车站设备故障诊断系统中具有普遍意义,实用性强。     

多分量LFM雷达辐射源信号的经验模式分解

基于改进的经验模式分解,提出了多分量LFM雷达辐射源信号的分析方法．该方法用RBF神经网络对端点延拓削弱边界效应,将自相关函数与相关系数结合估计分量的数量,通过模式分解滤波和平均滑动消除噪声影响,以提高算法的分解精度．理论分析和实验表明,在较宽的信噪比范围内,使用该方法能够正确提取各分量信号的瞬时频率和有效地估计多分量LFM辐射源信号的分量数量．     

信息融合的灰色工学方法研究

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具,在工程技术、社会、经济等领域中应用广泛。探讨了灰色系统理论在多传感器信息融合中的应用问题,提出了多传感器数据融合的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法、灰色统计聚类算法、灰色层次聚类算法以及灰色综合决策算法。     

多源交通信息融合技术在重庆市智能交通诱导系统中的应用研究

由于特殊的地理条件和历史原因,重庆市道路交通信息采集设备形式多样,形成的交通信息数据格式和设备数据接口标准不尽相同,多源交通信息数据的存储、处理和使用过程中遇到了诸多困扰.为此,重庆市交通管理局与重庆市科委共同谋划了“重庆主城区交通诱导示范工程”项目,将多源交通信息数据融合技术作为项目研究的重点,采用数据融合技术对多源交通信息数据进行处理,通过判别算法实现对道路交通状态的实时判别,并利用VMS、WEB等多种形式进行道路交通状态的发布,从而实现对主城区路网交通流进行策略性分流的目标.     

交通信息融合六级功能模型设计

智能交通系统在城市交通领域中的应用已越来越广泛,信息融合技术已成为交通领域的一项研究重点。在简单介绍信息融合系统的各种分级功能模型的基础上,将信息融合领域的六级功能模型应用于交通运输信息融合系统中,设计出交通领域信息融合六级功能模型各级的内容和功能,对于交通信息融合的模型设计有一定的指导意义。     

动态识别道路坡度的多传感器信息融合方法

在行驶中动态识别道路坡度的大小是采用电控机械自动变速器的车辆实现智能换挡控制的重要环节之一，也是目前的一大技术难题，针对这一问题，提出了采用多个传感器信息融合来识别坡度角的方法，建立了数学模型，并对识别误差进行了分析。     

动态识别道路坡度的多传感器信息融合方法

在行驶中动态识别道路坡度的大小是采用电控机械自动变速器的车辆实现智能换挡控制的重要环节之一 ,也是目前的一大技术难题 .针对这一问题 ,提出了采用多个传感器信息融合来识别坡度角的方法 ,建立了数学模型 ,并对识别误差进行了分析 .     

多源数据融合在上海市综合交通模型中的应用

随着个体出行行为的多源数据日益丰富,既有的综合交通模型技术也需要持续升级。结合上海市第六次综合交通调查等数据,探讨多源数据融合在赋能综合交通模型改进中的应用。首先将多源数据划分为抽样数据和信息化大数据两大类21小类,提出基于多源数据融合的出行特征分析方法。结合居民出行调查数据及各类大数据,分析多源数据融合在上海市域人员出行需求模型、对外人员出行需求模型、道路系统运行模型、公共交通系统运行模型、货运交通模型升级中的具体应用,给出了不同交通模型参数的估计、标定及验证方法。最后,总结多源数据融合在分析精度、模型广度、研究细度和研究维度方面对上海综合交通模型的提升作用。     

SP�����ڽ�ͨ��ʽѡ��ģ���е�Ӧ��

国外已经广泛使用的SP调查方法在我国交通领域还鲜有应用，因此，本文首先介绍了交通SP（Stated Preference）调查和RP（Revealed Preference）调查的不同，并阐述了前者相对于后者的优越性。交通方式选择模型中，采用RP调查标定时间价值参数，通常会由于数据相关性较强而产生误差，进而影响到整个四阶段模型的精度。本文在构架交通方式选择模型的基础上，指出行为时间价值参数的重要性，并分析了其不易准确衡量的原因。在此基础上，以北京市市域交通模型为例，利用SP调查以较低的成本获取足够的数据，从而准确地标定了时间价值参数，提高了模型的精度。     

基于非集计模型的出行时间价值影响因素分析

以非集计模型为基础,通过模型中的效用函数推导出时间价值的计算方法。依据乌鲁木齐居民出行调查数据进行效用函数的标定分析,找出影响出行时间价值的因素,同时也得出不同家庭收入、出行目的、出行时间的群体进行方式选择时出行时间价值的变化情况。     

公交调度发车间隔综合优化模型

发车间隔综合优化模型包含发车间隔优化模型与发车间隔平滑过渡模型。基于平均客流量的发车间隔优化目标为公交客运能力满足最大客流需求,基于最大断面客流量的发车间隔优化目标为保证乘客利益的同时使公交公司的成本达到最小,分别构建基于平均客流量和基于最大断面客流量的发车间隔优化模型;构建发车间隔平滑模型,求解平滑发车间隔,编制公共交通发车时刻表。模型利用整数规划进行求解,并通过实例对模型进行验证。结果表明,该模型能够有效提高公交运营效率,具有较好的实用性。     

基于实时交通数据的路网展示系统的开发研究

深入研究实时交通数据,并将其应用在交通管控系统中,研究开发出实时交通数据路网展示系统,可为交通管理者提供辅助决策的依据,增加道路交通指挥的反应时间,起到提前知晓、提前疏导的作用,同时也为交通参与者提供实时路网信息,为现有的道路导航系统提供道路状态信息。