首都机场移动互联网平台建设研究

随着移动互联网时代的到来,移动信息化成为企业信息化发展的主流趋势,相对于传统互联网,移动互联网+行业应用的逐步展开和深入,正在形成一种全新的生产力形态。本文以首都机场移动信息化建设为研究对象,突破原有移动应用各自为政难于管理的局面,制定统一的移动平台规划,构建全新的移动办公新模式,采用Hybrid移动平台技术路线,搭建了一套移动应用开发管理平台,为首都机场提供全面的移动战略所需的各种移动应用产品和服务。此移动平台同时具备跨平台移动应用开发能力、移动应用管理能力,以及后端集成服务、安全控制措施等相关能力,形成了整体化的移动应用解决方案,为首都机场全面移动信息化奠定了坚实的基础。通过移动信息平台,全面覆盖移动业务场景,按照互联网+的方向改造业务模式,逐步实现各信息系统的移动化。     

机场大数据平台构建研究

枢纽机场作为航班流、旅客流、行李流、货物流、地面交通流等多方面信息的交汇地,承担着保障航班高效运行、保障旅客安全和提升服务质量等重任,特别是随着机场各类数据进入海量化、异构化、高速流转化的大数据时代。本文提出构建大型枢纽机场的大数据平台,旨在通过设计及构建面向机场海量数据存储及分析的平台,实现合作单位之间精确、及时的信息共享,从而可以获得共同的态势感知,辅助合作单位协同决策,进而提升机场运营水平和改善机场服务品质。由于机场数据来自机场内外部各系统,具有体量巨大、数据类型繁多、数据处理及时等特点,使得机场大数据平台体系架构构建面临着平台开放性、高并发性和鲁棒性等重要挑战。     

基于大数据和信息化的广东省交通运输规划研究平台顶层设计

大数据和信息化时代的来临正在推高交通运输规划研究水平,拟实现数据整合、信息查询、预测分析、发展可视化、工作虚拟化一体应用与有机融合的《广东省交通运输规划研究平台》应运而谋。本文借平台建设推进契机,基于应用愿景和规划研究要求,就面向对象应用需求、功能模块应用定位和应用交互、底层支撑系统进行了顶层设计,以期理顺、统筹建设过程中的开发研究思路。     

基于大数据的道路交通管理措施研究

为提高道路交通管理水平,对大数据背景下道路交通管理优化措施进行研究。首先,阐释大数据与交通管理概念;其次,指出大数据在交通管理中的作用;最后,结合交通管理技术发展现状,探究交通管理与大数据结合的有效措施,包括车辆检测技术、图像识别技术、自动获取跟踪技术的应用,以期为城市道路交通管理决策提供参考,加快城市交通管理智能化发展进程。     

数字运政大数据管理平台功能架构浅析

针对云南省道路运输行业管理系统较多、系统独立运行、融合复用不够等问题,本文对运政管理过程中的道路运输行业信息资源整合及数字化安全监管应用进行了浅析,提出以统一门户整合各类业务应用系统,以业务中台融合管理应用,以数据中台打造基于大数据融合支撑应用的数字运政平台功能架构研究,有效支撑道路运输的数字化建设。     

基于大数据技术的军事装备管理探究

随着我国科技水平的不断提高,在军事装备管理中逐渐融入大数据技术为各项管理工作提供重要的支持,不仅有助于加快管理信息的传递速度,还有助于提高整体管理效率,且在军事装备管理中产生任何问题时都能做到信息的快速传递,保证各项管理活动的科学进行。因此,工作人员要加强对大数据技术的科学利用,构建全新的军事装备管理方案,满足实际工作需求。     

综合运输服务:互联网与大数据应用评价

科技在综合运输服务中的应用主要包括交通运输政府网站建设管理、完善网上出行信息服务、交通大数据服务等三个方面,本文评价了科技在综合运输服务中的应用状况。     

基于大数据的公路货运数据价值挖掘研究

我国公路货运行业一直呈现出"散、小、乱、弱"的发展格局,行业治理缺少有效抓手。近年来,随着物联网、移动互联网等技术的快速发展,公路货运行业迎来了大数据时代,行业积累和沉淀了大量数据。而数据处理技术的不断发展,为行业主管部门更好地履行监督、管理、服务职能提供了新的路径和手段。本文探索通过采集无车承运人平台的海量数据,应用大数据技术手段,在行业指数发布、行业运行监测、行业辅助决策和信用体系构建等方面寻求行业治理的新突破。     

基于车联网大数据的智能交通系统构建

我国车辆保有量和驾驶员数量的高速增长给道路交通安全及汽车相关配套服务带来了新挑战,与此同时,车联网和大数据技术的高速发展也为这些问题的解决带来了新机遇。研究结合车联网和大数据分析技术,提出了基于车联网大数据的智能交通系统,逐层分析系统框架的各个要素及其功能,重点分析智能驾驶行为分析子系统、智能行车子系统、智能道路子系统三个应用子系统的设计及具体应用,并预测基于车联网大数据的智能交通系统发展趋势,为车联网大数据技术在驾驶者、车辆、道路各个要素上的应用提供了切实可行的解决方案。     

公交服务质量评价研究

本文对评价公交服务质量的一些指标进行简单的探讨,选取了最有代表性的安全性、方便性、经济型、迅速性、准时性、舒适性6个方面12项指标进行研究。由于很难得到部分指标的确切数据,因此无法使用这些部分指标。本文中,采用经验概率作为其可靠性指标,简单直观的反映公交的服务能力。最后,简单介绍效能模型ADC并运用系统效能模型对西安二环2号线公交服务进行评价并给出相应的建议。     

盾构大数据预处理方法研究

在盾构法隧道施工过程中,合理设置盾构机运行参数,确保盾构机能够按照一定速度掘进,是整个工程流程控制中非常重要的工作。针对现有的盾构参数预测方法缺少对数据系统性的分析和处理,导致预测效果不及预期的情况,文章提出了一整套新的数据预处理流程。该流程分为数据分析和数据处理两个阶段,第一阶段通过主成分分析、皮尔森相关性系数分析进行特征筛选,第二阶段通过插值平滑、卷积平滑进行数据平滑。经过这两个阶段的原始数据处理后,能够在盾构产生的海量数据中提取出特征更明显、价值更高的数据。通过选取真实盾构机数据集进行对比实验,结果表明,所提出的数据预处理流程,能够有效提高盾构机参数预测模型的准确率。     

A Stated Preference Experiment for Measuring Service Quality in Public Transport

Abstract

This paper develops a Stated Preference (SP) experiment that provides a way to measure service quality in public transport. The paper introduces an empirical procedure for optimising the SP experiment. This procedure permits the identification of the choice alternatives defining the experiment by simulating the choices of a user sample. By using the data collected from an experimental survey, a Multinomial Logit model was calibrated. This model is a way of identifying the importance of service quality attributes on global customer satisfaction and calculating a Service Quality Index, which provides an operationally appealing measure of current or potential service effectiveness.     

A Review of Pseudo Panel Data Approach in Estimating Short-run and Long-run Public Transport Demand Elasticities

Abstract

The distinctions between short-run and long-run public transport demand elasticities have been highlighted in the literature, but the identification of long-run travel demand has been constrained by existing research methodology and the unavailability of longitudinal travel survey data. The pseudo panel data approach using repeated cross-sectional data has been suggested as an alternative to conducting a longitudinal travel demand analysis when genuine panel data are not available. This paper comprehensively reviews the background and the current practices of pseudo panel data research, and introduces the challenges in applied research that need further investigation, particularly for public transport. A case study using the Sydney Household Travel Survey data is presented to demonstrate pseudo panel data construction and to identify the short-run and long-run public transport demand elasticities using a pseudo panel data approach. The research findings suggest that the public transport demand elasticity of price in Sydney is ?0.22 in the short run and ?0.29 in the long run.     

“互联网+”交通信号辅助优化机制探索

为优化城市道路交通信号控制方法,本文结合交通信号控制系统建设发展现状,分析当前各大城市交通信号控制系统普遍存在的问题,立足于互联网环境下的浮动车数据,提出基于互联网平台大数据的交通信号控制辅助优化机制。研究发现可利用互联网路口拥堵报警数据及时有效发现问题路口,利用路段拥堵指数及路口交通流参数变化趋势辅助评估配时方案的优化效果,并通过成都市应用实例证明该机制适用于当前交通控制场景需求,可有效辅助交通信号优化工作,是传统交通模式向真正智能交通模式过渡的阶梯。     

公共充电站在基础设施建设中的规划与研究

随着我国社会经济发展水平的不断提高,汽车使用量持续攀高。大力发展新能源汽车,能够促进资源充分利用,减少汽车尾气排放,对保障能源安全、促进节能减排、防治大气污染、推动我国能源可持续发展具有重要意义。随着电动汽车的推广使用,电动汽车对充电站的基础设施建设以及服务网络的完善等需求日益紧迫。充电基础设施的建设,用以满足电动汽车的发展需求,并以充电设施、充电系统的适度超前发展引导电动汽车的业务发展。     

Big data in public transportation: a review of sources and methods

ABSTRACT

The collection of big data, as an alternative to traditional resource-intensive manual data collection approaches, has become significantly more feasible over the past decade. The availability of such data, coupled with more sophisticated predictive statistical techniques, has contributed to an increase in attention towards the application of these data, particularly for transportation analysis. Within the transportation literature, there is a growing emphasis on developing sources of commonly collected public transportation data into more powerful analytical tools. A commonly held belief is that application of big data to transportation problems will yield new insights previously unattainable through traditional transportation data sets. However, there exist many ambiguities related to what constitutes big data, the ethical implications of big data collection and application, and how to best utilize the emerging data sets. The existing literature exploring big data provides no clear and consistent definition. While the collection of big data has grown and its application in both research and practice continues to expand, there is a significant disparity between methods of analysis applied to such data. This paper summarizes the recent literature on sources of big data and commonly applied methods used in its application to public transportation problems. We assess predominant big data sources, most frequently studied topics, and methodologies employed. The literature suggests smart card and automated data are the two big data sources most frequently used by researchers to conduct public transit analyses. The studies reviewed indicate that big data has largely been used to understand transit users’ travel behavior and to assess public transit service quality. The techniques reported in the literature largely mirror those used with smaller data sets. The application of more advanced statistical methods, commonly associated with big data, has been limited to a small number of studies. In order to fully capture the value of big data, new approaches to analysis will be necessary.     

百色物流公共信息平台建设的探讨

文章阐述建设百色市物流公共信息平台的必要性,分析构建百色市物流公共信息平台的现状及面临的问题,提出百色市物流公共信息平台建设的保障措施。     

Integrated transit services for minimum cost operation considering heterogeneous demand

Abstract

In large metropolitan areas, public transit is a major mode choice of commuters for their daily travel, which has an important role in relieving congestion on transportation corridors. The purpose of this study is to develop a model which optimizes service patterns (SPs) and frequencies that yield minimum cost transit operation. Considering a general transit route with given stops and origin-destination demand, the proposed model consists of an objective total cost function and a set of constraints to ensure frequency conservation and sufficient capacity subject to operable fleet size. A numerical example is provided to demonstrate the effectiveness of the developed model, in which the demand and facility data of a rail transit route were given. Results show that the proposed model can be applied to optimize integrated SPs and headways that significantly reduce the total cost, while the resulting performance indicators are generated.