多源检测器的交通数据融合研究

为缓解城市交通拥堵、实时反映城市的交通状况,需要通过获取路网交通流参数来获取交通状态.随着对交通流速度数据需求的全面性、有效性、准确性要求的提高,由某一种检测器获取的速度数据已经满足不了实际需求.利用信息融合技术将多源检测器采集到的交通流数据进行处理,应用数据神经网络法、回归分析法对数据进行融合,得到更加丰富且质量更高的交通信息,从而在交通运营管理中为决策者提供有效的数据支持.通过对本文提出的交通流参数获取技术及数据融合方法进行验证,本文的方法可行,结果可信.     

Model of Relation between Urban Transportation Development and Macroscopic Road Network Operation in Beijing

在对北京城市交通发展水平统计分析的基础上,提出了城市交通发展水平指标选取的原则,从社会发展、交通供给和交通需求3个方面构建了由16个指标组成的城市交通发展水平综合评价指标体系,并提出了基于路网拥堵指数和骨干网高峰小时运行速度的宏观路网运行状态评价指标体系.通过对2003 -2010年北京市实际数据的搜集和指标处理,确定了关系模型的输入指标,利用偏最小二乘方法建立城市交通发展水平与路网运行状态关系模型,并利用现有数据对模型进行验证,验证结果表明:模型精度在10％以内,能较好地满足实际应用需求.关系模型能为北京市未来城市交通发展决策和交通发展战略提供重要支撑.     

区域交通流特征提取与交通状态评估方法研究

随着城市各种交通控制系统(UTC)的广泛应用,交通控制中心能够采集大量的交通流数据。通过对这些数据的分析来评价区域的交通运行质量和路口状况,从而有助于改进交通控制方案,这是一项新的研究内容。本文通过对区域内路口大量的检测器数据的分析,利用K均值聚类和EM算法相结合的方法,提取出表征路口交通流运行状况的特征向量。然后,给出典型交通区域内路口交通流运行的平衡因子,建立评价区域内路口相似性的相似性矩阵。利用北京市两个典型交通区域的实际交通流数据进行验证,结果表明该评估模型能够很好的反映北京市交通状况,并具有较好的可移植性。     

基于GISDK进行公路网区域OD数据合成系统的开发研究

区域OD数据从空间和数量上综合描述了公路交通网络中交通需求的分布情况,是下一步进行交通需求预测的重要基础数据。文章提出在TransCAD软件平台上用宏模块嵌入的方式进行二次开发的设计思路,系统分析了公路网区域OD数据合成流程,设计了系统的四大功能模块,同时对OD合成的关键技术——串并联法和平行路法进行了修正和改进,并利用TransCAD二次开发工具GISDK加以实现,在此基础上建立的区域OD数据合成系统在实际路网中得到了应用和验证。     

基于GISDK进行公路网区域OD数据合成系统的开发研究

区域OD数据从空间和数量上综合描述了公路交通网络中交通需求的分布情况,是下一步进行交通需求预测的重要基础数据。本文提出在TransCAD软件平台上用宏模块嵌入的方式进行二次开发的设计思路,系统分析了公路网区域OD数据合成流程,设计了系统的四大功能模块,同时对OD合成的关键技术——串并联法和平行路法进行了修正和改进,并利用TRANSCAD二次开发工具GISDK加以实现,在此基础上建立的区域OD数据合成系统在实际路网中得到了应用和验证。     

城市快速路交通采集数据完整性与有效性评价

优质的交通数据是进一步进行数据分析、支撑智能交通各项应用的基础,保证交通数据的完整性和有效性是首要条件.采用认知评价理论,设计了交通采集数据完整性与有效性多属性综合评价指标体系,同时基于计算机模拟仿真技术,开发了以时空流量守恒定律为机理的非直观错误数据判定模型.以某城市快速路交通采集数据为对象进行实例分析,确定了无效数据的量化结果及时空位置.该方法具有很好的应用效果,可以有效识别并筛选无效数据,为数据的管理和应用提供了可靠的基础.      

面向无人驾驶的数据采集与分析系统研究综述

车辆在行驶时会产生大量复杂的数据,对这些数据的采集和分析会促进无人驾驶技术的发展。通过研究,将无人驾驶所需数据分为交通场景数据和驾驶行为数据两类,综述了两类数据的采集和分析技术的发展历程及研究现状,并综合考虑企业、高校和相关研发机构的需求,提出了交通场景和驾驶行为数据采集系统需要向着建立本土化大规模的采集系统和建立基于智能手机的分布式采集系统的方向发展的趋势,以及交通场景和驾驶行为数据分析系统需要着力攻关场景理解技术并统一驾驶风格算法评价标准的发展趋势。     

基于数据预测的区域道路状态模糊判别

区域路网交通状态判别是实施区域交通管理控制和交通诱导的基础。为有效且有前瞻性地描述区域路网拥挤状况,提出了1种基于时间序列数据预测和主成分分析相结合的模糊综合定量评价方法。以路段平均速度和交通流量为描述交通拥挤状况的参数,利用时间序列预测模型对数据进行预测;将路网中各路段的平均旅行时间作为总延误的影响因素;再利用主成分分析法确定各个路段对区域拥挤的影响权重;最后运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行评估。以山西省临汾市实际路网为例,通过 Vissim 交通仿真软件和 SPSS 数据统计分析软件对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法能够有效地预判城市区域的交通状况,为交通管理、控制和诱导提供准确的依据。      

北京市快速路交通组织优化仿真评价研究

研究了利用交通仿真技术对城市快速路交通组织方案进行分析评价的方法,提出了符合城市交通特点的交通仿真工作流程;通过选取北京市典型区域路网开展交通仿真研究,对现状交通问题和仿真数据结果进行定性与定量相结合的分析和评价,验证了城市道路交通组织方案仿真评价分析方法的合理性和适用性。     

交通数据质量宏观评价与控制方法

针对交通数据质量微观评价方法无法评价交通数据整体质量的问题,提出交通数据宏观评价的思想,在对非正常交通数据分类进行研究的基础上,构建了4个交通数据宏观评价指标,并设计了交通数据宏观评价流程,根据各类非正常交通数据的产生原因,设计了交通数据质量宏观控制方法,利用实测数据验证表明,所设计方法可以实现交通数据质量的宏观评价,并能给出合理的交通数据质量控制策略.     

基于春运大数据的交通运输领域词典构造及旅客情感分析

为更好地把握春运期间广大旅客出行规律,深入了解旅客出行体验和服务需求,春运期间旅客在出行过程中对某些热点问题的关注度,以及对某种交通出行方式的满意度及情感倾向的分析与研究是一个很好地切入点。首先以实际采集的旅客在春运调查问卷中的开放性意见文本数据为基础,采用基于语义相似度和词向量方法,并结合机器学习算法分别构建了基础情感词典和交通运输领域情感词典。其次,在此基础上结合语义规则,基于春运交通大数据构建了运输领域旅客情感分析模型。最后,通过对实际采集的春运期间针对旅客出行的开放性问卷调查回收海量数据进行测试,验证了所提出的分析策略和模型能有效分析识别旅客的情感信息。其中,基础数据整合了春运期间铁路、航空、水运、公路等多种出行方式的旅客开放性意见海量数据,数据具有广泛的覆盖性和较强的代表性。从分析结果可以看出,北京、广东、江苏和四川等主要省市的旅客对购票问题更为关注,占比在30%左右;相比而言,河南和山东的旅客更为关注安全和服务,占比达到了33%以上。结果与实际情况是相符的,进一步证明所提出的模型具有很强的适应性,其结果可以作为交通运营服务评价和交通管理决策的重要依据。     

基于视频检测技术的城市交通拥堵判别模型

针对日益严重的道路交通拥挤问题,基于视频检测获得的道路占有率、平均速度、车流量3个交通特征参数,提出适用于城市交通拥堵判别的改进模糊综合判别模型。通过研究交通特征参数与道路拥挤状况的关系,提出拥堵预判别和依据不同拥堵状况采用不同权重集合的方法。通过实际采集的视频数据,对算法进行验证,以证明本文方法的有效性。     

基于卡口数据的交通参数提取方法研究

针对交通参数提取繁琐及流程混乱问题,提出了数据预处理-指标提取-可视化一体的交通卡口数据挖掘流程.针对传统断面数据无法获取过饱和状态交通参数的缺陷,通过深入挖掘卡口数据蕴含的时间关联信息,并结合路网空间逻辑关系,基于Pandas和NumPy工具包构建了行程时间、平均车速和车辆延误提取模型,进而利用时空轨迹图研究了过饱和状态下的最大排队长度测算方法,该方法使用延误、流量、车速参数均为实时提取,实现了主动全时状态提取;以淄博市实际道路卡口数据为例验证了模型的有效性,结果显示,排队长度的准确率达85%以上;基于Python可视化库和Echarts对数据分析结果进行可视化处理,实现了交通需求及状态数据的动静态展现,能够为智能交通管控的决策提供支撑.      

高速公路交通工程系统综合评价

基于马斯洛需求层次理论,对高速公路交通工程系统评价的需求和主体内容进行分析界定,在此基础上,构建了综合评价指标体系、模糊综合评价的方法与流程,以及基于聚类分析原理的指标权重确定方法,并以甘肃省高速公路交通工程系统规划为例,进行了实证分析.     

基于神经网络客流预测的高峰期公交时刻表优化

为了加强公交发车时刻与高峰期客流需求波动间的协调性,需要依据实时客流需求进行时刻表优化.根据IC卡采集到的上车乘客数据,分别采用BP神经网络和RBF神经网络算法预测计算得到断面客流量.兼顾优化决策和评价模型,设计完善了基于客流预测的公交时刻表动态优化流程.计算文山市公交线路客流数据,发现案例中采用RBF神经网络预测得到的断面流量精度较BP神经网络高出4.9%.基于RBF神经网络和BP神经网络预测客流需求优化的公交时刻表与现状运行时刻表相比,乘客出行成本分别降低了4.11%和1.35%,企业运营成本分别降低了7.06%和4.60%.定量验证了动态优化方法的可行性和有效性.      

基于公交IC卡数据的区域公交压力指数研究

公共交通系统在运行中产生的IC卡刷卡及车辆运行GPS数据为量化描述区域公交系统的压力提供了数据支持。基于公交系统在运行中产生的大量的GPS数据和IC卡刷卡数据,选取了包括满载率、停靠时间、单位时间内的进、出站量和地铁剩余运能等压力模型的评价指标,基于加权平均理论建立了地面公交及地铁压力指数模型;根据公交及地铁站点的等级及登降量因素提出了不同类型站点的权重系数阈值;取地面公交和地铁站压力均值建立了区域公交运行压力模型,并划分了压力分级体系。最后以北京市的国贸和东单区域为例进行了压力指数的计算,分析了两区域压力指数差异的时间及空间原因,并提取2个区域的实际公交登降量数据对压力指数进行了验证,证明该压力指数模型能够有效反映公交系统的运行压力。     

机载激光扫描技术在公路测设中的应用研究

对机载三维激光扫描技术的原理、作业方法、数据特点及质量、信息处理流程、成果与数据交换格式以及相关配套技术和方法进行深入研究和试验.研究建立一套适合于现代公路勘察设计需求的地面三维数据快速采集的作业模式、数据处理方法和流程,并提出相应的质量控制措施和质量评价方法.     

出行需求分析的新方法:活动模型的应用研究

结合我国交通规划实际情况,提出新型的基于活动的出行需求分析方法,通过大量的调查数据和严密的分析,研究了数据转换的过程及方法,用以分析活动与出行的关系,并以此作为活动模型与出行模型之间的桥梁。详细阐述了数据选择和整理方法、有效性检查规则;应用居民出行调查数据,分析活动及出行特征作为模拟的基础,并提出基于交叉分类的出行量预测方法;然后制定活动-出行行为的详细模拟流程,研究各特性变量的模拟方法;给出模型的验证及确认方法,并编写计算机程序实现模拟流程。该方法已应用于辽宁某市城市居民的活动与出行特征分析,验证结果显示该方法具有较强的实用性,为活动模型的研究提供了参考。     

基础交通数据质量评价研究

高质量交通数据是智能交通系统（ITS）有效发挥其功能的基础,建立一套数据质量评价体系是ITS数据质量管理的基本要求。文中采用客观评价法,以固定型车辆检测设备采集的基础交通数据为对象,通过分析引起基础交通数据质量降低的主要原因以及数据质量问题的主要表现,建立评价基础交通数据质量的多维指标体系（即完整性、有效性、准确性、实时性）及其评价方法。研究成果已成功应用于上海市道路交通信息采集系统对基础交通数据质量的评价。     

机动车交通冲突技术研究综述

对机动车-机动车交通冲突定义、交通冲突度量指标、冲突严重性判定以及交通冲突评价与预测等的国内外研究进展做了归纳和综述。分析表明,目前交通冲突研究存在以下主要问题:传统的冲突度量指标存在各自的局限性和不一致性,冲突潜在碰撞的后果严重性研究处于初始阶段,交通事件分级模型和相关性需要进一步研究和确认,冲突严重性判定存在一致性问题,交通冲突产生和发展的微观机理研究不足,缺乏真实环境下整个区域相互作用车辆精确连续轨迹追踪的数据获取手段。建议未来从以下方向进行优化:复合的改进度量指标比单一指标更为科学合理,并要考虑冲突潜在碰撞的后果严重性;统一和规范交通冲突度量指标的使用也有一定意义;需要针对多个参与者的"区域连锁冲突"进行更深入的研究;可通过采集区域多车辆连续时空轨迹大数据,得到区域多车辆冲突时空演变模型,并进行交通冲突实时预警和干预研究;另外可通过大量精确数据量化和统一区分各级交通冲突的阈值,并验证交通冲突技术的有效性;在不同设施对象及冲突的空间特征等方面的探索等也会丰富交通冲突研究体系;最后,以上所有的改进方向离不开高精度大范围的采集方法和高效精确的处理手段,故急需真实环境下、长时间的整个区域相互作用车辆精确连续轨迹追踪的大数据获取手段。