适用于一票制公交大数据的系统化处理方法及应用 ——以银川市为例

为分析公交乘客出行特征,利用公交IC卡数据、公交GPS数据、车载机数据和单程站点关系表,通过各类数据关联融合,提出适用于一票制公交大数据的系统化处理方法。基于Oracle搭建分析数据库,采用Python语言编写代码,构建了乘客上车站点推断算法、基于出行链的乘客下车站点推断算法、基于概率的乘客下车站点推断算法和乘客换乘站点识别算法4种站点推断算法。基于此,运用银川公交大数据进行客流集散点识别、客流走廊识别,得到公交站点上下客流量分布情况、公交线路客流量分布情况、公交站点的换乘客流量分布情况。研究结果表明,一票制公交大数据系统化处理方法在分析公交乘客出行特征方面具有一定的应用价值。     

公路隧道智能监控管理信息化设计

以公路隧道提质升级行动为背景,分析了隧道机电设施在实际运营维护中存在的问题,提出了隧道智能监控管理运营一体化设计新思路.在此基础上,将单个隧道机电设施运营维护管理拓展至隧道群或路段,从运营单位角度进行集中管理,实现隧道集群的运营监控管理一体化.隧道管养平台信息化设计充分融合了云计算、人工智能、大数据、互联网+、物联网等...     

投入产出法在高校绩效评价中的运用

投入产出法以其含义直观易于理解、方法简单易于操作的优势,已被运用于高校绩效评价。投入产出法通过比值反映部门绩效大小,蕴含着经济学中的生产力观点,而且它还是数据包络分析法推导的基础,满足了绩效评价的科学性。采用投入产出法需要在建构指标体系时尽量全面地反映高校办学活动的输入、输出特点,充分考虑所选择指标的可采集性等约束条件,并寻找相对最优的权重确定方法。     

基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法

随着高速公路的不断发展,交通信息逐渐呈现多元化,而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别,对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响,选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标,结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法,提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型,以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示,该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果,是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法.     

未来城市交通技术发展与创新 ——“交通7+1论坛”第五十二次会议

随着移动互联网、大数据和人工智能等技术发展,城市交通系统中涌现出“共享交通”“需求响应式出行服务”“无人驾驶”“城市交通大脑”等新兴的交通工具、服务模式和管理手段,未来交通系统将面临创新发展的机遇,并对传统交通行业带来巨大挑战.本次论坛以“未来城市交通技术发展与创新”为主题,分析了预约交通系统的发展前景,探讨了超级交通仿真系统的相关核心技术,分析了无人驾驶的发展、挑战及仿真技术,说明了大数据和人工智能技术在城市智慧发展中的作用与运用要点.     

基于AFC和POI数据的轨道交通车站客流影响因素挖掘

精细化研究轨道交通车站客流影响因素对于建立轨道交通与土地利用长效互动机制,发挥轨道交通支撑和引领城市发展作用,指导轨道新线开通和周边用地开发等具有重要意义。以南京为例,首先获取轨道交通运营客流AFC数据和网络爬取的POI数据;然后考虑四种类型轨道交通车站客流特征,挖掘用地特征、公共交通接驳特征、车站属性三类因素;最后利用结构方程模型分析城市轨道交通规划建设与城市用地开发之间的作用机制。实证结果表明,基于POI获取的住户数、商业设施数、文化设施数、公共汽车线路数等数据对工作日轨道交通进站客流有突出贡献。     

神经网络在多目标分布式融合中的应用研究

提出了适合分布式多传感器多目标(MSMT)数据融合估计算法，对这种推广的分层融合估计算法进行了数学推导和描述，研究了利用神经网络进行MSMT跟踪融合的网络结构和算法，进行了计算机模拟仿真。仿真结果表明神经网络融合估计可提高跟踪精度，并且这种融合方法是有效的。     

航迹点搁浅风险数据关联规则挖掘方法研究

随着海上航线的不断增多与海洋水文环境的不断变化,许多航迹点已存在搁浅风险不适合船舶航行。因此需要通过数据挖掘的方法对风险航迹点进行运算分析,但是传统的数据挖掘方法无法对无关联的航迹点进行风险的数据关联,由此导致数据挖掘数据结果的准确率下降,数据挖掘面有效数据计算量降低。对此提出航迹点搁浅风险数据关联规则挖掘方法研究。通过对航迹点风险数据的假设建模与风险数据的模糊计算,得到风险数据的关联规则,再通过对风险数据关联规则的分类挖掘计算与加权挖掘数据分析,最终得到准确的航迹点搁浅风险数据关联规则的数据结果。最后,通过引入海上实例数据对提出的方法进行仿真测试,证明设计的可行性。     

船岸一体AUTONET新样机的研制

船岸一体大数据池是新时代的需求,市场上已开发不少采用欧美通信制式的试验系统,但至今未批量应用,主要有4个原因：1）卫星通信传输带宽流量太大,卫星资源远不够用;2）由于卫星成本是天文数字,经济上不可行;3）船岸一体大数据需要视频图像数据传输,流量成本巨大;4）船岸一体大数据需要高性能传输高速大容量,数据响应要达到毫秒级,以有效实现无人驾驶及智能控制,而旧通信制式系统性能远达不到要求。文章对招商局邮轮制造有限公司创新研制的广播同步及数字孪生制式的船岸一体AUTONET新样机进行介绍。船岸一体AUTONET新样机采用“单船30个摄像头+音视黑匣子+雷达+电子海图+一万个实时数据传输”的配置,数据响应为毫秒级,单平台容量达到1.3亿,样机所需卫星带宽小于256 kb,相较于通信制式的样机减少数百倍。船岸一体AUTONET新样机能够实现新时代的船岸一体大数据、无人驾驶及智能监控管理的需求,性能达到国际先进水平。     

舰船传感网络入侵数据快速定位方法分析

为了保证舰船传感网络的安全运行,提出舰船传感网络入侵数据快速定位方法。通过网关/基站和节点,设计适合舰船传感网络入侵数据定位的拓扑结构,并根据构建的目标定位网络拓扑结构,采用三边质心法获取入侵节点坐标,完成对舰船传感网络入侵数据的快速定位。根据实验结果可知,所提方法能够快速且精准的对舰船传感网络入侵数据进行定位,为舰船网络通信安全奠定了基础。