基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明：基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。     

增量数据挖掘算法在区域交通管理中的应用

分析了基于关联规则的增量数据挖掘算法，指出其效率低下的原因，针对传统数据挖掘算法多次迭代扫描，每次迭代产生数目更大的频繁项集的不足，提出链表增量数据挖掘算法LIUA，并将该算法应用于区域性车辆自动识别管理系统中，有效地挖掘出系统中的关联规则，对挖掘出的关联规则进行了分析．通过测试结果表明该算法是合理有效的．     

基于最大Lyapunov指数改进算法的交通流混沌判别

提出了一种快速判别交通流混沌的最大Lyapunov指数改进算法．该算法首先用关联积分法（C-C方法）和Cao方法确定重构相空间的两个重要参数：嵌入维数m和延迟时间，再用小数据量方法计算时间序列的最大Lyapunov指数．这种算法不仅能够很好地重构原始时间序列的特性，并且能够避免Wolf方法的局限性．应用最大Lyapunov指数改进算法对仿真交通流和实测交通流的时间序列进行了混沌判别，结果表明，基于跟驰模型的仿真交通流和实际交通流中存在混沌现象，最大Lyapunov指数改进算法是准确判定时间序列是否具有混沌特性的一种有效方法．     

基于AHP和DEA方法的公路建设项目评价

建立了公路建设项目的综合评价指标体系,改进了传统的数据包络分析方法;将层次分析法和改进的数据包络分析方法相结合,建立了综合评价模型;实证了运用该模型解决公路建设项目评价问题的可行性.     

海量数据的均匀稀化

为了给后续曲面重构提供合适、均匀分布的数字化型面,从激光测量数据的特点出发,即测点本身趋于均匀分布的情况下,根据古典概率提出了平面数据均匀稀化的4种方案;然后,在曲面局部趋于平面的假设下,又将平面稀化方案扩展到三维空间.由于稀化过程中不需要考虑曲面的具体特征,给实际操作带来了极大的方便.对3个实测数据点的稀化测试,也进一步验证了本文提出的算法是行之有效的.     

我国二代卫星导航系统定位技术研究

导航电文是卫星系统的一项关键技术,导航电文内容中卫星的星历反映卫星的在轨状态,主要讨论了第二代卫星定位导航系统的导航电文的内容设计和最小二乘估计方法在接收机定位中的应用。     

Delphi环境下PMAC数据实时采集和显示

为了实现对运动轨迹模拟系统中的运动信息实时采集和显示,在研究W in32应用程序与PMAC之间通讯原理和PMAC数据采集方式的基础上,提出了利用Delph i实现PMAC数据的实时采集和显示.在运动轨迹模拟系统中利用该技术,获得了很好的效果.     

UML Galaxy Diagram： An Approach of Conceptual Data Integration for OLAP

IntroductionWith the development of contemporary elec-tronic commerce,the multidimensional data analy-sis for On-Line Analytical Processing(OLAP)onthe web makes it necessary to integrate various da-ta sources such as Extensible Markup Language(XML)data and relational data on the conceptuallevel.XML is quickly becoming the new standardfor data representation and exchange on the WorldWide Web[1].At present,the most widespreadconceptual model is the Unified Modeling Lan-guage(UML)which …     

物流产业结构的DEA/PCA评价

将数据包络分析方法（DEA）和主成分分析方法（PCA）结合，用投入产出比的相对有效性评价物流产业结构，并构建了DEA／PCA分析模型．以该模型为框架，分别采用DEA和PCA方法对物流产业结构进行评价与排序，然后将两方面的评价结果在由DEA和PCA组成的坐标系中直观地综合分析．可用该方法对各年的情况进行逐年评价，以做连续动态的对比和综合分析．     

基于数据挖掘的客运营销与优化系统分析

用数据挖掘技术对我国铁路客运信息进行分析和处理,从而促进铁路客运市场营销策略的灵活调整,并根据分析结果对客运营销旅客列车在开行方案上进行优化,这有利于铁路客运主管部门的管理和决策,为铁路客运争取更大的经济效益和社会效益。