基于LightGBM算法的公交行程时间预测

在城市公交网络运行中,公交车的站点间行程时间会受到道路和环境条件的影响. 本文对公交车运行过程中的车辆速度特征、道路特征及天气特征等进行了分析.建立了基于特征的 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)公交行程时间预测模型,通过调整 LightGBM算法中的相关参数,以分配各个影响特征和因素的权重大小.然后利用天津市某条公交线路 24天的公交车 GPS数据对模型进行了训练和验证,并与基于历史平均值和卡尔曼滤波的行程时间预测模型进行对比.比较结果表明,LightGBM模型在 MAE (Mean Absolute Error)和 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)这两个指标上均大幅度优于其他两个模型,说明 LightGBM模型在公交车行程时间预测上具有很好的稳定性和应用前景.     

船舶AIS大数据资源管理及分析应用架构设计

为充分探索船舶自动识别系统大数据在统计决策和安全监管方面的应用价值,系统性地提出了船舶AIS大数据资源管理与分析应用架构。首先,根据船舶AIS大数据特点,设计了船舶AIS大数据处理流程和存储策略,为后续高效计算提供支撑;然后,提出并实现了基于船舶AIS大数据的船舶轨迹重建算法、断面船舶流量统计算法、船舶进出港区识别算法、船舶航行状态分析算法四种基础算法;最后,基于上述计算方法,将船舶AIS大数据应用于断面流量统计、船舶规范使用船载AIS设备行为监控以及船舶规范执行进出港报告情况监控等场景,结果表明船舶AIS数据在统计决策和安全监管方面具有一定的应用价值。     

基于手机信令数据的旅客联程出行时空特征分析方法

为高效准确地识别旅客联程出行方式,基于旅客联程出行行为特征,引入不同运输方式场站地理位置、场站数据取样最佳半径、旅客行驶速度等关键参数,对旅客手机信令数据进行筛选、校核和计算,提出了基于手机信令数据的旅客联程出行方式识别方法,同时测算了不同运输方式场站数据取样最佳半径。以2018年国庆假期广东省内旅客出行为例进行分析,剔除了约98%的无关信令数据。分析结果显示,广东省内公铁联运出行比例最高,广州、深圳两大枢纽城市的客流集疏运效应突出,广佛城际出行联系较为密切,佛山机场的潜力较大。研究表明,识别方法大幅降低了信令数据分析量和运算成本,方法原理和技术路线清晰,分析结果准确、符合实际。     

基于随机重复爬山法的交通状态预测

合理构造影响交通状态网络结构,是实现交通状态预测的前提条件.为克服爬 山法易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于随机重复爬山法的交通状态预测方法.对随机 生成的有向无环图迭代运行爬山法得到多网络结构;通过有向边置信度的定义和置信度 阈值的计算,确定了最优贝叶斯网络结构中节点和有向边选取准则;利用最优贝叶斯网 络结构,实现了畅通、平稳、拥挤和阻塞等4 种交通状态的预测并综合评价.分析结果表 明,该方法仅选取时段、节假日等两变量时,对交通状态预测总体准确率超过85%,能够 为高速公路运行状态监测预警和决策分析提供有效方法和数据支撑.     

通过大数据促进城市交通规划理论的变革

城市交通规划实践需求所产生的拉动力,大数据分析技术所产生的推动力,相关基础学科研究成果所产生的促进力,将推动城市交通规划理论发生变革。在继承传统技术方法的基础上,通过建立在证据理论基础上的决策判断概念框架,将大数据分析技术、模型分析技术和仿真分析技术纳入一个统一的分析模板,通过多维观察角度尽可能全面地表征问题,并将在“适时响应”机制基础上建立规划过程管控模式,这一系列的探索勾画出一个可供讨论的新理论框架的雏形。     

基于手机传感器数据的出行特征提取方法

手机调查方法的已有研究较多集中于基于手机信令数据的宏观出行特征获取,而手机传感器数据在个体出行链微观出行特征提取方面具有优势.针对城市居民多采用组合交通方式出行的特征,研发智能手机应用软件,实现GPS数据(位置坐标与速度)、加速度计、服务基站、WiFi等传感器数据采集.运用小波分析、神经网络等数据挖掘技术分析不同交通方式出行数据差异,探索多种数据挖掘算法用于个体出行参数提取的可行性及效果.结合实际案例,总结应用手机传感器数据进行出行特征精细化提取的难点和技术关键.最后,探讨精细化个体出行数据在交通模型和理论优化方面的应用.     

基于OD的高速公路断面交通流量推算方法

目前,对高速公路断面交通流量的采集主要依靠人工方式或交通流量检测设备,没有充分利用已有的OD数据资源.针对非拥挤的交通状态,根据现有的高速公路OD数据,综合考虑高速公路不同路段对于不同车型车辆的限速要求及车辆在白天或夜间的运行状况等因素,在空间和时间上同时对OD数据进行分析处理,提出了1种高速公路断面交通流量推算方法,得到高速公路指定时间段内的断面交通流量及车型,采用趋势图描述断面交通流量的分布规律,对比分析基于OD数据得到的断面交通流量与车检器检测得到断面交通流量,并通过实例验证该算法的可靠性与实用性.      

基于行程时间的车辆通行连续性分析

定点检测器采集的路段行程时间样本中通常包含连续通行和非连续通行两部分,针对连续通行样本的识别,传统的固定阈值方法无法提供合理的结论.将行程时间样本时间序列化后,利用其差值的平稳随机性质,采用基于统计学的离群点检测的参数方法分离样本比传统方法更加科学有效.通过实证分析,非连续通行样本的占比是一种能够分离样本的指标.关联性分析的结论表明,该指标在4 分钟车程长度以内的路段中取值平稳,在4 分钟车程长度以上的路段中取值则受到道路等级、路段长度、交通运行状态、区位用地性质等多种因素的综合影响.     

不同气象数据精度对驼峰峰高设计的影响

气象数据是驼峰峰高设计的重要资料,驼峰设计规范使用月均数据作为驼峰设计计算温度、风速的依据.本文采用日均数据对全路49 个主要编组站驼峰设计计算温度、风速分析发现,日均数据下南、北方地区驼峰设计计算温度分别较月均数据低 1.34 ℃、0.94 ℃,计算风速分别较月均数据高1.29 m/s、1.15 m/s,增幅达30%以上.本文从理论上分析了差异产生的原因,并以三间房编组站为例进行了实证.进一步从置信概率的角度分析了全路主要编组站不同数据精度下驼峰设计计算温度、风速,基于日均数据的驼峰设计温度、风速与预期差值最大仅1.83%,基于月均数据的风速与预期差值最小达 18.74%.在此基础上,研究了不同数据精度对峰高设计的影响,揭示出采用月均数据存在峰高设计偏低的问题,并提出至少采用日均数据的驼峰设计气象资料选用及设计规范修改建议.     

基于车联网数据挖掘的营运车辆 驾驶速度行为聚类研究

为了充分利用交通运输企业积累的海量车联网数据,挖掘营运车辆驾驶行为 特征的潜在规律.根据车联网数据属性提取涉及驾驶行为特征的参数,基于因子分析把8 个驾驶行为特征参数化为少数几个蕴含明确驾驶行为信息的综合变量,以此为指标通过 系统聚类,将选取的江苏范围内营运车辆驾驶行为特征进行聚类分析.结果表明,营运车 辆驾驶行为特征可有效聚为变速行为、超速行为、减速行为、加速行为,其中变速驾驶行 为程度较重的驾驶人其他3 种驾驶行为程度也较大.这类驾驶人具有较高驾驶风险,交通 运输企业需要对其重点监控.研究结果对我国营运车辆驾驶人的监管与培训具有一定参 考作用.