基于无线定位技术的交通信息获取方法研究

基于无线定位技术的交通信息获取方法是一种应用前景良好的交通信息获取方法。在考虑该方法所涉及各方面问题的基础上，给出了一种适合我国混合交通状况的应用无线定位技术获取交通信息的方法。首先阐述了应用无线定位技术获取交通信息的工作原理及系统框架，进而通过实测获取处于通话状态的移动台在越区切换过程中的切换点数据，并分析切换点的分布特征。在该特征的基础上，应用PARAMICS软件构建仿真环境，设计仿真方案，进行仿真试验，以评价该方法的有效性和实用性。仿真试验的结果表明，基于无线定位技术的交通信息获取方法能够获取相当精度的交通信息。     

蒙西地区国际运煤通道研究

蒙古国的塔本陶勒盖煤田焦煤储量居世界第一位。通过分析甘其毛都口岸的功能定位和煤炭运量,为打通国际运煤通道,组成蒙西地区铁路运输网络,针对口岸发展提出规划建设蒙西地区国际运煤通道。并从通道构成及主要技术标准,以及运输组织、车流组织、列车编组、通过能力等方面,探讨运煤通道的运输组织模式。     

提高榆次站运输能力的对策

榆次站位于石太、太焦、同蒲、太中银4条铁路干线的交汇处,通过分析榆次站运输组织现状,指出存在的问题,提出合理分配编组站工作量,调整列车编组计划;优化机车交路,提高机车使用效率;优化列检人员配置,合理调整作业流程;优化调度指挥,合理调整列车运行计划;加快设备技术改造,适应增量运输形势等措施,有效提高榆次站的运输能力。     

基于激光扫描的智能车辆前方地形三维可视化技术研究

基于激光扫描仪的数据分析,对智能车辆前方地形数据的三维可视化技术进行了研究。首先对采集的离散数据进行预处理：采用中值滤波算法减弱噪声的影响,通过车体坐标系到世界坐标系的转换实现车辆行走过程中不同场景的拼接;然后基于Splatting理论,选取椭圆高斯足印函数实现了离散三维数据的直接体绘制;最后结合可视化工具包VTK（Visualization Toolkit）的连续数据场轮廓提取和交互操作功能,在Visual C＋＋开发环境下实现了基于激光扫描的环境信息可视化技术,可以达到逼真重构真实环境的可视化效果。     

全自动智能运输系统的分布式递阶控制方法

针对动态环境中的全自动智能运输系统的控制问题,提出一种适用于该系统的分布式递阶控制方法。该方法以大系统递阶控制理论为基础,采用3级结构,包含组织级、协调级和执行级。分布式递阶控制方法在不同层次上分别处理全自动智能运输系统的车辆调度、车辆协调及车辆行为控制问题。组织级响应实时变化的运输需求,并由此确定无人驾驶车辆的调度命令。协调级负责化解系统内车辆之间的潜在冲突。执行级负责无人驾驶车辆的行为控制。仿真试验研究结果表明,较之传统的定时发车方式,对于全自动智能运输系统,采用分布式递阶控制的系统控制方法能够缩短乘客的平均等车时间并提高车辆的使用效率。     

基于粗糙集交通信息提取计算的城市道路行程时间预测

针对城市道路的行程时间预测问题进行研究。由于城市道路交通问题具有不确定性和不精确性,故采用基于粗糙集的交通信息提取计算理论建立城市道路行程时间预测模型。模型建立后,利用在荷兰代尔夫特市采集到的实际数据,对该预测模型进行检验。检验结果表明:如果不进行原始数据的前期处理,那么得到的预测误差在35%左右;而在剔除了质量较差的数据后,预测精度明显提高;同时,条件属性和决策属性的分类,显著影响到预测的精度。通过计算得到分类范围值,该模型能够较好的对交通状态进行物理解释同时预测精度能够达到可以接受的范围。     

基于定性和定量分析法的综合运输及运输管理关键标准研究

运用定性和定量相结合的方法研究智能运输系统(ITS)中综合运输及运输管理关键标准。具体如下:在目前的综合运输及运输管理标准体系表中,对一部分显而易见的标准先用定性的方法分析其是否为关键标准,得出第一部分关键标准。然后对剩下的标准运用层次分析法和聚类分析法相结合的方法,得出第二部分关键标准,即先用层次分析法得出各专家的权重向量表,对所有的权重向量表进行聚类分析,得出综合权重向量,按照综合权重向量确定第二部分关键标准。最后,合并两部分得出综合运输及运输管理关键标准。     

基于PCA和ICA的交通流量数据压缩方法比较研究

针对交通流量数据的特点,分别采用基于主成份分析(PCA)和独立成份分析(ICA)的方法对其进行数据压缩研究和比较。首先,对城市道路和高速公路的交通流统计特性进行分析:发现采样时间的大小不会影响研究结果,而流量离差的统计分布为接近高斯分布的超高斯分布。然后分别采用基于PCA和ICA的方法进行交通流数据的压缩与重构,并对结果进行全面比较。试验结果表明:由于城市道路和高速公路的交通流离差数据均接近高斯分布,因此PCA在数据压缩中的效果较好;而高速公路的交通流数据压缩结果优于城市道路,因为其更加规律和稳定。这一结果反映了交通流波动的随机特征,对于进一步的交通流分析有着重要的意义。