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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。 相似文献
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为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。 相似文献
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为使高铁站功能区的布局更加科学合理,论文以旅客在高铁站房内的平均走行时间最少和高铁站建造成本最低为目标,综合考虑功能区的面积、长宽比例、功能区禁止重叠、流线等约束条件,构建基于多目标混合规划的高铁站功能区布局优化模型,通过算例验证了模型的有效性。该方法得出的结论可以为高铁站功能区布局的规划设计提供参考。 相似文献
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为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围,本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响,对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表
明,所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%;A~C级服务水平下,分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次
外侧车道高6%~29%,D~F级服务水平下,最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m;其中上游160m至下游100m和下游180~
270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m,其中750~850m、450~
600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据,可有效降低设置匝道带来的影响。 相似文献
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为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响,本文根据长沙市在新冠
肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段,基于百度迁徙大数据,利
用双重差分模型,识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果,分析交通防控政策对
长沙市人口流动的影响。结果显示,长沙市在交通管制阶段,平均人口迁出强度、平均人口迁入
强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%,有效地控制了人口流动,降低了
疫情扩散危险。在交通恢复阶段,长沙市人口流动强度逐渐反弹,城市内部出行强度基本恢复到
2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性,为常态化疫情防控
下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。 相似文献