客货滚装码头车辆定位系统需求分析和技术实现

针对某客货滚装码头中车辆运输的智能化调度需求,进行车辆位置智能感知的研究,采用物联网感知和计算机视觉技术,得出一种基于视频监控的车辆定位系统方案。该系统能够实时监控码头内进出港车辆,跟踪和记录其路径,支持越界报警,为智能化调度和安全监控提供基础数据。     

智能船舶集成设计技术

针对符合CCS《智能船舶规范》入级符号的船舶设计开发,研究分析智能船舶集成设计技术的设计思想、设计要素、设计框架和关键技术,设计目标船解决方案,并讨论了未来需要突破技术方向。     

高性能排水板在淤泥地基筑堤工程中的应用效果

为验证采用高性能排水板作为淤泥质土径向排水通道的适用性和效果,在连云港徐圩港区设置一段高性能排水板试验段,埋设部分原位观测仪器。通过高性能排水板和普通排水板标段地基固结度和深层水平位移的对比来研究高性能排水板的应用效果。对比结果表明:高性能排水板应用效果良好;同样工期内,高性能排水板地基比普通排水板试验段地基的固结度高,深层水平位移小。     

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.     

新能源汽车充电用户行为大数据分析及应用

随着新能源汽车行业快速发展,电动汽车充电功能及安全问题受到广泛关注。结合新能源汽车充电大数据可视化系统,从用户类型、车辆类型、充电方式、地域分布维度进行交叉分析,洞察用户充电行为统计分布规律;通过数据分析驱动充电安全设计,并结合数据资源和大数据分析技术,挖掘数据背后蕴藏的丰富价值,以改善当前新能源汽车充电问题和促进新能源汽车产业发展。     

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。     

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.     

BIM与GIS融合技术在航道整治工程中的应用

针对航道整治工程中BIM技术无法管理条带状工程、难以表达工程周边地理信息等难点,通过梳理BIM与GIS数据特点,研究探索BIM与GIS融合技术,提出了通过格式转换、坐标转换和数据关联实现BIM与GIS融合的方法。将研究成果应用在蕲春水道航道整治工程,验证了BIM与GIS融合方法的可行性,实现了BIM与GIS数据一体化浏览、显示、管理、分析等功能,解决了BIM无法管理大范围工程、无法反映工程周边环境的不足,为BIM与GIS技术在航道整治工程中的应用提供了技术支撑。     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.