基于分类数据样本的交通事件检测

针对当前智能交通方向研究的热点—交通事件检测算法不能达到很好的检测效果提出了将交通数据分成3类,分别是入口处数据、出口处数据和直行路段数据。在进行检测时根据需要检测数据的位置调用相对应的数据库,从而避免了交叉路口数据与直行路段数据之间的干扰,从而提高了事件检测率和降低了事件误报率,而检测时间并没有明显变动。应用朴素贝叶斯算法验证了这种方法是有效的。     

基于层次分析法的城市交通系统抗灾风险分析

现代化城市中各种重大突发灾害事件时有发生。为了提高城市交通系统抗灾变风险能力,以层次分析法(AHP)为基础,根据城市交通系统功能特点,分析了当前城市交通系统抗灾变风险因素,从人员因素、抗灾救灾设备设施、道路交通系统和组织管理等方面,选定14个因素作为其风险评价指标,构建了城市交通系统抗灾变风险因素的层次分析模型,得出了各评价指标的合成权重;并按各项因素指标对总风险影响大小进行了排序,分析了城市交通系统抗灾变最为关键的因素。分析结果表明:道路交通设施是影响城市交通系统灾变风险的首要因素,提出注重道路交通建设是降低抗灾变风险的重要举措。     

异常事件下路网恢复可靠性研究

研究异常事件下路网的可靠性,对于建立有效的交通应急预案具有十分重要的作用.提出了异常事件下恢复可靠度的基本概念,并对恢复可靠度进行明确的界定.利用DYNASMART仿真技术分析了确定路网中事故持续时间、事故严重程度及平均饱和度对交通恢复时间的影响.在此基础上,利用DYNASMART仿真得到的数据建立了基于BP神经网络技术的交通恢复时间模型.提出运用Monte Carlo模拟技术计算恢复可靠度,并通过一个简单的算例对以上算法进行了验证.     

基于智能车载终端的公交事件应急响应系统设计

提出公交事件管理的含义、目的和目标,介绍了车载智能终端以及公交事件的检测方法。针对公交运行中出现的交通事故,车辆故障,道路交通拥堵,客流突变等紧急事件,提出了相应的应急方案。从而保证公交车辆的正常运行,使公交车辆运行达到安全、迅速、经济、舒适的目的。     

基于VISSIM的高速公路交通事件仿真及数据处理

交通事件检测是智能运输系统的重要部分.本文简要归纳了交通事件检测的方法.利用VISSIM的incident模块模拟单向三车道高速公路直线路段因车抛锚引起的拥堵,由检测器记录交通事件发生前后的交通流数据.利用Matlab语言对原始数据进行处理,并提出利用小波技术对交通事件进行检测的新方法.     

城市快速路交通事件检测的自适应算法研究

针对城市快速路交通事件检测问题,提出了-种基于自适应遗传算法与神经网络相结合的自动检测算法.通过改进的自适应遗传算法优化神经网络结构和权值参数,保证了神经网络能以较小规模和最优的权值参数来描述事件发生与交通参数间的映射关系,从而提高检测效果.利用PARAMICS交通软件模拟了北京市京通快速路从大望桥到四惠桥路段间的一组交通数据,仿真结果表明,该算法同现有的典型算法相比较,具有较高的检测率和较快的检测速度.     

音乐事件θ波相关分析

通过音乐事件影响不同性别人群情绪变化,对EEG数据中的θ波进行相关计算和分析,得出音乐情绪不仅与θ波有着密切的关系,而且对左右脑半球神经皮质活动的同步性有重大影响.在安静闭眼放松时,女性的同步性高于男性.无论是听喜欢的还是不喜欢的音乐,前额、头顶和顶枕部的同步性高于侧头部.此外,也给出了脑不同部位对音乐事件相关性变化的规律,并得出头顶和顶枕部对区别男女情绪变化有重要作用.     

基于ERP的突发公共事件信息服务评价

从实体E、关系R、问题P的描述出发,给出突发公共事件应急信息资源的ERP信息模型.从服务质量、问题描述、服务水平、用户满意度、资源消耗率五个方面建立了突发公共事件处理中信息服务的多维评价指标体系,从多角度对信息服务进行评价.并且应用模糊综合评价方法对信息系统的信息服务进行评价.通过将多维指标体系中的定量指标和定性指标相结合,同时又使用模糊数对定性指标进行评判,使得对信息服务的评价结果更加恰当,并给出实例验证.结果证实了所提出的多维综合评价体系能够更加综合的评价信息服务.     

交通事件持续时间预测及参数标定

有效的交通事件管理应基于精确的交通事件持续时间预测。交通事件持续时间包括4个部分:事件发现时间,事件响应时间,事件清除时间和交通恢复时间。提出了基于元胞传输模型的交通事件持续时间预测模型以及参数标定方法。实测数据和仿真数据对比结果表明,基于元胞传输模型的交通事件恢复时间预测方法具有较高的精度。     

南京彻查“胶水糊桥”事件

<正>一座耗资3500多万元的大桥,建成通车一年多就出现了桥栏杆裂缝,施工单位不是立即组织抢修,而是用胶水"糊"起来,这是发生在南京汉中门大桥上的咄咄怪事。近日,南