基于手机话单数据的通勤出行特征分析 ——以深圳市为例

通过手机话单数据提取用户的出行特征具有可行性.然而,手机话单数据的稀疏性对提取居民出行时间特征造成困难.通过对深圳市手机话单数据的挖掘分析识别居民职住地,得到居民特征通勤序列,进而基于早、晚不同情况对居民通勤特征进行描述和分析.对比分析显示,通过手机话单数据得到的居民通勤距离和时间特征与居民出行调查结果较为一致,说明该方法可用以描述居民通勤特征.研究表明,深圳市居民通勤开始时间受通勤距离影响不大,大于10 km的中长距离通勤出行对应的平均通勤时间维持在一个比较稳定的值(45~50 min).     

Dijkstra改进算法在停车场内部路径引导中的应用

针对大型停车场泊位引导效率低以及管理系统不完善等问题进行分析,对停车场内的路网特征进行研究。从用户角度分析其对最优泊位选择的影响因素,以寻找最优泊位为目的,提出一种Dijkstra改进算法,并在MAT‐LAB环境下进行仿真。改进的Dijkstra算法要比传统Dijkstra算法的计算效率提高65％,为用户进入大型停车场提供向导服务,帮助其尽快找到合适泊位,进而对提高停车场管理系统的智能化程度以及停车效率作出贡献。     

传统高速公路建设运营企业集团 转型发展研究 ——以GGST集团为例

我国传统高速公路建设运营企业集团正处在转型发展的关键时期,为使转型发展符合国企改革方向,体现行业特点,促进企业可持续发展,以GGST集团为例,在研究分析其发展面临的内外部条件的基础上,提出了转型发展的思路和战略。首先分析了集团发展存在的主要问题,然后结合国企改革思路,提出了战略定位、转型发展思路及关键战略举措。研究指出,传统公路建设运营集团应正确处理公益类和商业类业务关系,以完成地方政府战略任务为主要目标,兼顾经 济效益;以增强内生发展动力为重点,提高可持续发展能力;合理构建组织结构,对公益类和商业类业务实行差异化管理,建立多元薪酬体系,灵活资本运营,通过信息化提升管理效率。     

基于智能路钮的超高速公路虚拟轨道系统研究

为提高超高速公路行驶安全性,使用结构分析和数学模型的方法研究基于智能路钮的高速公路虚拟轨道系统. 该系统由路面子系统、车载子系统和服务中心子系统组成. 安装车载系统的车辆接近写入路钮时激活虚拟轨道系统,阅读器读取标签路钮的位置坐标和该处道路线形信息,同时数据处理模块读取线形参数并处理得到道路切线与车身角度,读取前轮偏角、车辆速度和相邻两个标签路钮之间的距离,利用计算模型得到车辆在相邻两个标签路钮之间行驶时方向盘的转动角速度,并将控制参数发送给转向电机. 研究结果表明,当超高速公路设计车速分别为140,160,180 km/h时,只要保证路钮间的距离分别小于1.33,1.50,1.69 m,就可保证车辆偏离中心线的距离小于0.5 m. 因此,基于智能路钮的虚拟轨道系统可将车辆限制在虚拟轨道内行驶,保证超高速公路的安全性.     

城市公共交通项目评价指标体系及评价方法研究

研究了实施城市公共交通项目宏观决策时,一般情况下需耍考虑的主要影响因素,并对 每个因素的意义和地位加以阐述,以指标体系的形式给出.在此基础上,引入了一个实用的评 价和决策方法,举例说明了如何使用该方法对城市公共交通项目进行评价.     

公共交通优先发展模式下的道路空间再分配——以北京市旧城为例

北京市旧城内道路空间有限,难以通过新建干路、道路提级、路网加密等规划手段实现公共交通路权分配优先。首先将北京市公交专用车道与国际典型城市进行对比,指出旧城公共交通系统存在的与道路空间密切相关的六方面问题,并提出采用道路空间再分配、先进的ITS技术支持以及多方式服务水平评价的综合对策加以解决。重点围绕道路空间再分配展开探讨,从公交专用车道时空再分配、公共汽车站空间再分配、自行车冲突空间避让三方面详细阐述解决方案。     

快速公交系统通行能力研究

通行能力分析是快速公交系统规划、设计和优化的基础。基于GI/G/1排队论模型和车站有效停靠泊位数构建了快速公交系统通行能力计算方法,其参数设置涉及影响快速公交系统通行能力的各种因素。通过对北京、广州、厦门、郑州等多个中国城市快速公交系统运营状况的调查分析,对相关参数进行了标定,以使其反映中国各地快速公交系统运营实际。最后以广州、厦门、郑州三市的快速公交系统为例,对上述方法的应用进行说明。     

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为识别区域综合交通系统能耗驱动因子,测算其对系统能耗的贡献度,将驱动因素分为规模效应、结构效应和技术效应,采用ASIF数据构造原理和时序列回归法识别各因子的相关性,运用迪氏分解方法建立扩展LMDI分解模型,计算各因子能耗贡献度.计算表明,规模效应和技术效应的影响程度在逐渐减弱,结构效应的影响程度在逐渐增加;运输结构还需要进一步优化,对系统能耗的影响还有很大下降空间;近年来能耗效率已经得到很大提高,但能耗效率对能耗的贡献正在逐渐减弱,未来提高运输强度对降低能耗有明显效果.经实证检验,计算模型可靠、结论可信,能为区域综合低碳交通政策制定提供更科学的依据.     

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与发达国家不同,我国正处于快速城镇化发展阶段,迫切需要在运输需求预测理论与方法上的创新.为了更科学地进行运输需求预测工作,从而对运输需求有系统精准的把握,基于"运输系统是一类开放的复杂巨系统"及"运输需求预测是一类复杂性问题"的认知,将系统工程中"从定性到定量"的综合集成方法论引入运输需求预测之中,提出基于综合集成方法论的运输需求预测方法,并给出具体执行操作流程.以浙江省城际轨道交通客流预测为例,将研究成果应用于实际的工程项目之中,验证了其有效性.实践结果表明,"从定性到定量"、"人机结合,以人为主"的运输需求预测综合集成方法能够较好地保证预测结论的准度和精度,同时也具有较强的可操作性.     

基于ST-MRF的自适应车辆跟踪算法研究

可靠的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素.为了解决这一难题,文中提出一种基于ST-MRF模型的自适应车辆跟踪算法.在ST-MRF模型中,把图像分成块,将相邻图像间的块通过它们的矢量联系起来,建立运动序列图像的时空马尔可夫随机场模型并且构造其相应的能量耗费函数,然后利用松弛算法实现目标地图最小化能量计算,从而解决车辆跟踪中的遮挡问题.实验结果表明,跟踪不遮挡的车辆时达到的跟踪成功率为95%,遮挡情况时成功率也可达到91%.通过实验得出以下结论:基于ST-MRF模型的自适应车辆跟踪算法能在交通量比较大,且车辆出现相互遮挡的情况下,能较准确地获得车辆跟踪数据.为以后的交通事件检测提供重要的数据基础.