上海沪嘉高速公路大修工程（二期）进展情况

沪嘉高速公路大修工程（二期）于2012年11月5日开工,至春节前已完成桥梁下部结构立柱加固施工。初步确定今年4月中旬起封闭沪嘉高速公路嘉定南门至南翔段内侧各一根车道,开始进行桥梁拼宽和中分带改造施工,而南翔至汶水路段则视交通流量情况确定封交施工时间。     

短时交通流量两种预测方法的研究

实时、准确的完成短时交通流量预测是实现交通控制与诱导的关键。采用基于L-M算法的BP神经网络预测方法和基于混沌时间序列的预测方法对短时交通流量时间序列进行了预测研究,给出两种方法的基本原理及具体的预测步骤,并对一组实际的流量数据进行了预测。仿真结果表明:两种方法都能较准确的预测交通流量,但混沌时间序列方法的实时性更好一些,更适合于预测短时交通流量。     

基于特征分析的城市道路短时交通流量预处理

对城市道路交通流量数据进行了特征分析,规划了数据预处理过程中的3大内容:故障数据的识别与修补、数据消噪处理和数据平滑处理.最后基于实际采集数据,对信息预处理的各个步骤进行了数据分析和算法试验.实证结果表明,该预处理过程正确、合理,可以很好地保证输入数据质量.     

基于OD数据校验的交通流量检测数据修正方法

运行稳定,检测精度高的交通信息检测设备是智能交通的需求.针对高速公路车检器流量检测数据精度不高的问题,以OD数据得到的断面流量数据为基础,提出了修正车检器分车型流量检测数据的方法以及评估车检器稳定性的方法.研究过程主要运用数据预处理、数理统计等数据挖掘的关键技术对车检器流量检测数据进行挖掘分析,得出车检器分车型的修正系数,将还原后的流量检测数据与修正系数相比较对流量检测数据进行修正,将修正后的数据与实际的断面流量数据相比较得出车检器的稳定性,最后通过实例测试进行了修正结果的误差验证,测试结果表明,小型车和总流量的误差均在±4%之内,且90%的数据在±2%之内,方法对小型车及总流量的检测数据修正效果良好;中型车误差80%在±5%之内且大部分为负值,说明修正结果较实际断面流量普遍偏小;大型车误差在10%之内且为正值,说明误差较大且修正结果较实际断面流量偏大.大、中型车车流量误差偏大可能是由于车检器将一部分中型车判定为大型车所致.     

减速垄在交通平抑中应用的有效性

乡村住宅区道路上的日常交通流量一般较低，其主要特征是高速车辆和过境车辆较多。许多地区的居民所关注的是过境的高速变通．这是引起社区有不适于居住感觉的原因。因此．一般的减速措施是在居民区道路上设置减速垄或路障。对许多居民来说．尽管路障或许是首选，但因设置减速垄所需时间较短而被接受。本通过对比减速垄设置前后的交通流量和车速．介绍了评估减速垄在乡村居民区道路实施有效性的研究范例。     

基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的船舶交通流量预测

为了提高船舶交通流量的预测精度,在BP神经网络的基础上,结合遗传算法(GA)建立一个新的预测模型.该模型利用GA自适应搜索能力和较快的收敛速度,进而确定BP神经网络中的最优权值和阈值.以青岛港2011—2019年船舶交通流量统计数据为例,进行仿真实例验证.结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型能显著地提高船舶交通流量的预测精度,用于预测船舶交通流量具有一定可行性.     

日照港公安局全力保障辖区雪天交通安全畅通

2月28日晚,日照市普降大雪。日照港公安局紧急启动雪天勤务预案,结合辖区交通流量特点和道路状况,合理部署警力,重点加强了对因恶劣天气影响可能造成交通拥堵的桥梁、涵洞、隧道、陡坡、弯道等重点路段的管控,加强对主要道路的指挥     

基于AIS的船舶交通流量统计方法研究

通过构建一个由船载AIS、岸台AIS及相关的应用软件组成的船舶交通流量统计系统,对通过航道某一断面的船舶交通流量进行自动统计,同时针对统计过程中存在的漏统计问题,采用了感知神经网络校验的解决方法.通过开发模拟软件对通过武汉长江大桥的船舶进行了交通流量的自动统计及校验实验,验证了该方法的可行性.     

短时交通流量预测在最优路径选择中的应用

针对短时交通流量在部队选择最优开进路线时的影响,本文对影响路径诱导的短时交通流量预测算法进行研究,运用基于灰色理论和马尔可夫链的组合预测算法,对某市一条主干道的短时交通流量进行了预测.结果表明,组合预测算法具有更好的预测精度,相对误差为8.768%.能够满足部队选择最优开进路线的时限要求.     

自动化采集技术在交调中的重要意义

交通信息采集手段是关系到公路交通情况调查工作质量的关键环节.本文对人工观测方式和自动化采集技术方式进行分析,提出自动化采集技术的优点;通过对交通流量采集设备采集数据的内容及数据应用进行分析,明确自动化采集技术在调查工作中的重要性;根据自动化技术使用现状及不足,提出自动化技术发展的建议.