动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性,提高交通流参数估计精度,基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法.根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵,利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性,使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性,组合3种深度学习方法所得输出,得到交通流参数估计值.采用中国安徽省合肥市和美国加州...     

完整街道的完整性评估

衡量完整街道完整性的工具可以被用于制定政策、决定基础设施投资优先考虑的区域以及如何分配单个街道的路权。回顾了评估完整街道设计最前沿的研究文献。评估完整街道必须先建立基于现实情况的完整性评定标准,而此标准需通过建立街道分类体系将不同类型街道优先体现的功能和预期目标相结合。标准指标体系应体现街道的完整程度,包括交通、环境及场所等要素,同时也应足够灵活,从而能够阐述实现这些功能的各种方法。除极个别外,文献回顾的大多数指标体系都不适合用来评估完整街道,因为这些评估体系大多仅衡量街道是否具备特定的设计要素。另外,一条街道的完整性还可以依据其交通运行、环境和场所方面的标准来评估,也可以与所属街道分类制定的预期目标进行比较。因此,考量一条街道涉及很多因素,如何界定完整街道的优劣及评价指标仍然有许多工作要做。     

公路建设环境影响评价系统的开发

评价系统引入了多级关联灰度评价理论，将公路建设的社会和经济影响作为关联整体进行“能力水平”评价，分析了评价系统所用到的评价模型，利用VisualC^ 在Windows平台上开发了公路建设环境评价系统， 并给出了应用实例。     

基于S注入法的自闭贯通线路故障定位系统

将S注入法和无线传输节点相结合，利用传感器网络的自组网功能以及高容错性构建了无线节点通信网络．提出了采用传感器网络技术的铁路自闭贯通线故障定位系统．该系统由信号注入装置、无线节点、开关站无线处理单元和智能故障信息处理系统构成．通过无线节点检测注入信号．智能故障信息处理系统接收无线节点传来的检测结果，并判断故障位置．注入信号的电源为恒流源，频率范围为220～320Hz．设计了并列方式和交错方式两种检测节点的布置方案．这两种方式均能满足信息传输可靠性的要求，但并列方式的系统可靠性比交错方式提高了2倍．该系统定位精度可根据需要调整．     

遗传算法优化施工网络计划的多种资源均衡

建立遗传算法的数学模型,研究遗传 算子和求解的边界条件,在双代号网络计划中,将多种资源（人工,材料,机械）的消耗数量进行数字化,从而获得多种资源数字的合成分布,按多目标优化的条件,使多种资源均衡使用的数列能够达到最优分布,结果表明,计算速度快,精度高,对技术复杂的大型公路桥梁工程有广泛的运用前景。     

支持向量机增量学习算法研究

给出了使用多支持向量机进行增量学习的算法．传统的支持向量机不具有增量学习性能，而常用的增量学习方法各具有不同的优缺点，基于固定划分和过间隔技术，提出了使用多支持向量机进行增量学习的算法；使用此算法，针对标准数据集BUPA及用NDC生成的数据集OUTTRAIN进行了实验，结果表明，使用单一的支持向量机进行增量学习，不论采用过间隔还是固定划分技术，其增量学习的正确率不及使用多支持向量机增量学习算法的正确率。     

轨道交通高架车站建筑设计研究

本文通过对轨道交通高架车站的特点、站位、站形类型的分析,重点研究了轨道交通高架车站建筑设计的关键点,尤其在车站总平面交通流线分析、总平面布局、车站平面功能模块化设计、建筑外观造型与空间环境、高架车站建筑节能等方面做了重点阐述：在高架站设计应当充分体现以人为本,设计中要引入成熟、先进的设计理念。确立科学的设计流程。     

高速公路收费网络安全探讨

高速公路机电系统网络现状通信网络是高速公路联网系统的基础。随着网络的逐步扩展．各种信息量越来越大,目前高速公路通信网络从承载单一业务向数据、多媒体视频、语音等多种综合业务发展,收费、监控等管理系统交融在一起．网络系统的复杂度日益增加,安全问题显得越来越突出．这其中最重要的当属收费系统数据安全。