船舶无人驾驶中的数据融合技术应用

海上船舶无人驾驶技术是现代海上信息化发展的重要方向,其不仅需要按照规定的航向航速运行,还需要考虑船舶碰撞及各类突然情况。无人驾驶技术对采集的信息及数据融合处理要求很高,通过各类传感器采集海上地形﹑环境﹑目标船只等信息,进行融合处理,为船舶无人操控提供可靠的航行数据。本文重点研究无人驾驶领域中利用AIS与雷达数据的信息融合方法,提出一种基于船舶航行及数据加权融合算法,最后进行仿真。     

舰载机试飞数据的移动基准区间与牛顿插值处理

分析飞行试验数据具有数据量大,需分段加载和截取的特点,针对试飞数据预处理过程中常规全局统计误差分析方法有时难以满足要求的问题,建立移动基准区间和牛顿插值相结合的误差修正模型,提出移动基准区间牛顿插方法,并应用于飞行试验数据处理中,最后通过实例验证其有效性.     

基于PB的数据敏感TreeView控件的组件化开发

介绍了如何利用COM组件技术和PowerBuilder集成开发环境，制作显示关系数据库中具有层次关系数据的TreeView控件．文中重点阐述了PowerBuilder组件的制作方法，以及实现数据敏感的基本思想与规范．另外，对一些典型算法也做了简要说明．     

基于矩阵分析和D-S证据理论的时空数据融合及目标识别

在矩阵分析和D-S证据理论的基础上,给出一种时空数据融合的方法,并将它应用于飞机特征识别的数据融合中.实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器的识别结果好,验证了这一方法的正确性和有效性.     

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。     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

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.