城市智能交通诱导系统研究

阐述城市交通诱导系统的基本结构及各技术要件,并以其为研究对象,在总结分析国内外应用状况的基础上,提出城市交通诱导系统的建议方案,为进一步提高城市交通诱导系统的有效性提供思路,并且给有关部门的科学决策提供了依据。     

西安市停车问题的解决方案初探

通过模型预测和管理方法解决西安市停车困难的问题。首先,从合理设置停车位数量入手,运用停车发生率模型预测停车位的数量,合理设置停车位;其次,运用路内停车、停车诱导系统、城市自备车位和错时停车等管理措施提高停车位的利用率。     

��ͨ��Ϣ�Ƽ��㼰��Ӧ���о�

云计算借助高速网络将各种计算能力联接起来,为交通信息提供了几乎无上限的可伸缩的计算能力. 本文分析了交通信息云计算的优势、特征、方法和部署,认为交通信息云计算也是一种信息高效采集和服务的概念,是实现交通行为控制的基础. 以车辆GPS定位信息的获取、传送、计算和应用为例,对比了浮动车信息现有处理模式与云计算信息处理模式,提出了以云计算模式产生高效用度、闭环可验证的个性化路径导航信息作用于海量驾驶员个体,实现控制性路径诱导的方法.     

基于任务驱动的高职生就业指导课课堂教学的组织与实施

不同于一般课程,高职生就业指导课具有高目的性、高实践性、低理论性和个性化的特征,不同于本科生,高职生在就业指导课中表现出学习主动性不强、积极性不高及学习热情相对较低等特点.结合以上特点,论述了任务驱动教学法在高职生就业指导课中的实践意义以及如何进行课堂教学的组织与实施.     

防空导弹舰面制导系统综合效能评估

分析了防空导弹舰面制导系统的组成和功能,建立了防空导弹制导系统综合效能评估指标体系,运用熵权法和改进AHP法相结合确定指标权重。最后运用非线性模糊综合评估法对防空导弹舰面制导系统综合效能进行了评估。     

利用面向对象法构建反导空中目标三维弹道仿真研究

利用面向对象的方法定义建立空中目标（包括反舰导弹和舰空导弹）三维弹道仿真所需的类并确定类的继承关系,研究实现类中空中目标的空间坐标表示和计算方法,依据一定作战要求及引导规律建立相应目标弹道模型,并进行三维弹道仿真结果演示。     

交通全信息情境领导在交通诱导控制中的应用

作为交通诱导控制的作用机制,交通全信息的发布所建立的情境领导对交通诱导的效果起到了至关重要的作用。阐述交通全信息情境领导和交通诱导控制的概念,为了达到最佳的交通诱导控制效果,对重点交通全信息的发布形式进行探讨。考虑到信息的效用度和出行者个体属性的因素,特别以问卷调查的形式分析了交通全信息对诱导行为的影响,为交通诱导提供建议。结果表明:不同语法信息形式会对的选择带来不同的心理影响。     

�������˽�ͨ�յ�VMS��Ϣ�������о�

北京奥运期间,通过VMS发布信息进行交通诱导取得了良好的效果,奥运期间发布的路况动态量化信息向出行者提供了路段的实时状态和奥运主要路线的行程时间。本文主要就基于交通流实时检测的奥运交通诱导VMS信息发布问题进行了探讨,首先介绍了奥运交通诱导VMS信息发布的逻辑结构,然后提出了基于采集的基础数据进行诱导信息VMS发布的数据处理流程和数据处理分析的具体方法,并对VMS发布的交通诱导信息的自动生成模型进行了讨论,最后提出了计算路段行程时间和平均速度的断面中心法和路段中心法,并给出了模型和算法在奥运交通诱导VMS发布中的实际应用效果。     

基于绿色交通的拉萨公共交通出行引导研究

在绿色交通的条件下,以层次分析法对拉萨市居民公共交通出行的影响因素进行分析,得到居民公共交通出行主要影响因素是经济性和环保意识,其次为便捷性和个人偏好以及出行者的年龄.提出以提高经济性和增强环保意识为主,兼顾便捷性和个人偏好以及年龄为辅的公共交通出行引导策略.     

考虑节能目标的有轨电车时刻表优化

研究了半独立路权下有轨电车时刻表的优化问题, 基于运行区间速度限制及区间首、末端节点构成, 对有轨电车运行区间进行了分类; 考虑有轨电车区间运行过程的复杂性, 构建了以减小列车总旅行时间和总能耗为目标的有轨电车区间车速引导节能优化模型; 为了使2个优化目标拥有相同的趋优满意程度, 提出了采用模糊数学规划的方法将双目标优化问题转化为单目标优化问题; 针对节能优化模型非线性特点, 设计了基于仿真的遗传算法对优化模型进行求解; 为了验证模型的有效性, 以南京市麒麟有轨电车1号线实际数据为基础, 选取某工作日早高峰7:00~8:00作为研究时段, 采用设计优化方法对既有时刻表进行了优化; 考虑企业管理者运营服务理念侧重性对优化结果的影响, 分别以最小旅行时间、最小能耗为目标的方案与本文模型对比。优化结果表明: 采用节能优化模型综合优化后的时刻表与既有运营时刻表相比, 其上行方向总旅行时间节省了124.9 s, 减少约7.7%, 下行方向总旅行时间节省了394.9 s, 减少约24.3%, 有效提升了有轨电车运行效率; 节能优化模型与最小旅行时间方案相比, 有轨电车上、下行总能耗分别降低了56.7%和53.5%, 与最小能耗方案相比, 上、下行有轨电车总旅行时间分别降低了14.9%和14.1%, 有效消解了旅行时间目标与能耗目标的冲突。