基于出租车GPS大数据的城市热点出行路段识别方法

连续两个出租车 GPS定位点之间的时空间隔使得乘客上下车的位置必然介于一个线性区间内,据此提出轨迹线密度方法,用于在位置界限模糊的热点出行区域进一步搜索热点路段.利用成都市出租车 GPS数据,借助核密度估计分析出租车上下客位置的时空特性;基于轨迹线密度方法,计算了成都市春熙路商圈的路网密度值,划分路段热点强度,识别出了热点路段的位置,结合实际的出行需求分布完成方法有效性的验证.结果表明,本文所采用的方法能够有效识别出行需求旺盛的城市热点路段,不仅可以为出租车司机寻找客源提供重要的参考,还能够在交通相关部门选择出租车停靠站的位置时提供数据支持.     

在计算机系统中巧用16C550异步通信芯片的研究

针对计算机通讯系统中多串口设备问题，本文提出了用16C550异步通信芯片完成多串口功能，进行了相应的软、硬件设计。经实际应用，此四串口模块能够完成七串口功能，并且具有集成度高、制作成本低、稳定性好等功能，具有一定的应用价值。     

一种基于ADS-B的雷达误差实时融合校正算法

针对我国中西部地区雷达未实现多重覆盖,大部分飞机未配备广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)机载设备,监视精度不高的问题,结合雷达误差模型理论,提出了基于ADS-B数据的雷达误差实时校正算法.该算法对同一时刻获得的多组ADS-B数据与雷达数据的差值进行数据融合,得到该时刻雷达误差的最优估计值,并对雷达进行误差校正.算例仿真结果表明:经该算法校正后,雷达测量的距离与真实距离之间的均方根误差约为50 m,测量的角度与真实角度之间的均方根误差约为0.04°,且校正后的航迹和真实飞行航迹基本重合.      

基于CAN Bootloader的电动汽车远程数据更新系统设计

基于飞思卡尔MC9S12X系列16位微控制器,阐述CAN Bootloader的原理和工作过程及应用,并实现远程数据更新功能。实验表明,将CAN Bootloader远程数据更新应用于汽车CAN总线中,实现远程下载或远程标定,使CAN节点更具灵活性和可扩展性,同时提高产品开发的效率。     

云物大智、区块链、CPS间的关系及在铁路领域研究综述

云计算、物联网、大数据、人工智能（AI）、区块链、信息物理系统（CPS）为前沿新兴技术领域，它们并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。介绍它们的内涵、关系及在铁路领域的应用探索。物联网是数据源，大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能是核心算法，区块链为铁路领域业务基础架构和运行机制的变革创造条件，信息物理系统是贯穿信息空间与物理空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的一套综合技术体系。这些新技术的综合应用、交叉支撑、循环进化的良性迭代，将积极促进铁路智能化的发展。     

道路压实检测数据集成与可视化技术研究

道路的施工建设过程是一个数据容量庞大,数据特征冗杂、信息传递与交互过程复杂的施工活动,传统的施工数据存储、管理与分析依赖于纸质文件和部分电子文件,存在数据利用率不高、数据特征难以挖掘、数据价值难以体现等局限,难以有效地为施工质量把控与运营阶段的数据信息移交提供支撑与服务。因此,提出一种基于BIM的路基路面压实检测数据集成与可视化框架,通过BIM平台与数据库实现在信息模型中集成施工数据,进行数据分析与数据可视化,并结合实际工程案例应用与验证。研究表明：框架具有可行性与有效性,可为基于BIM技术的道路施工精细化建设与管理提供思路与技术参考。     

可用于轨道车辆状态监控的欧洲数据基础设施——GAIA-X平台

系统、全面地收集轨道车辆运行状态数据是持续改进轨道车辆设计和维修方式的基础。然而,目前某些技术和组织方面的缺陷对欧洲构建独立于铁路制造商和运营商的相关数据库产生了阻碍。为解决上述问题,以法国、德国为代表的欧盟国家从 2018 年起致力推进旨在构建欧洲数据基础设施、增强欧洲在云计算服务领域自主性的GAIA-X 平台计划。文章将对该平台在轨道车辆状态监控中的应用进行介绍。     

城市交通大数据资源中心平台的设计与实现

设计的交通数据资源中心平台,基于高性能大数据分布式架构,引入区块链技术,运用GIS技术,实现了交通数据汇聚接入、融合处理、存储管理、应用、共享、服务整个数据生命周期的交通数据的管理和应用服务,并成功应用于厦门市城市交通大数据分析应用平台.     

城市常规公交运行管理系统评价指标体系研究

随着社会经济发展和技术进步,公共交通成为人们生活中的基本组成部分,对保证社会经济发展和日常生活正常运转发挥着至关重要的作用。通过对城市常规公共交通运行管理系统相关概念及结构层次的分析,从技术性能、经济效益和运营效果三方面建立评价指标体系,并运用数据包络分析法对其进行评价分析,使用DEAP软件对北方某市1994~2005年的公交运行状况进行实例分析,从而为如何改进运行管理系统提供理论依据。     

基于偏好顺序集的非补偿式铁路旅客选择行为估计方法

精细化需求预测是铁路提高收益的重要基础.本文考虑了铁路产品属性对于旅客选择行为的影响,构建具有一定偏好顺序的产品集合来表征不同类型的旅客.在此基础上,利用客票存根及余票数据,建立预售期内旅客选择过程的极大似然函数,求解得到不同旅客类型的出现概率.首先通过仿真算例验证了模型的计算可行性,然后通过实证数据,估算了北京南至上海虹桥方向不同旅客类型在各时段的出现概率,进一步统计得到旅客在不同时段下铁路旅客buy-up行为概率及属性敏感度的变化,并提出一些可用于优化售票策略的建议.