浅析城市道路设计中路线方案的比选——以兰州市南环路(西客站段)联通工程方案为例

城市道路建设过程中,存在各种不确定因素。当道路沿线构筑物较多、周边环境较为复杂时,需进行多方案的比选,在兼顾经济指标与技术指标的前提下确定切实可行的路线方案。结合兰州市南环路(西客站段)联通工程方案,总结了城市建设中路线方案比选的几点思考,供道路专业人员参考。     

汽车驾驶人姿态监测系统研究综述（双语出版）

随着自动驾驶技术的发展,驾驶人将会参与更多的与驾驶无关的活动,从而呈现出新的姿态,这些新姿态是优化传统被动安全系统的重要切入点。而且在未来相当长的时间内,自动驾驶车辆的行驶依然依赖于人和系统的密切配合。对驾驶人姿态的观察,则可以为判断驾驶人是否有能力及时接管车辆提供帮助,从而确保安全、合理的人机交互过程。通过对大量相关文献的系统性梳理,综述了汽车驾驶人姿态监测技术的智能化发展趋势,从传感器种类以及相应的姿态监测算法出发,分析了目前不同监测系统的优缺点。研究发现,尽管传感器技术和姿态识别算法取得了明显进步,然而廉价稳定且能够在实际驾驶条件下对驾驶人姿态准确感知的监测系统依然缺乏。总体而言,目前的监测系统大多只是集中于对驾驶人局部身体部位的感知,缺乏实际驾驶条件下的性能分析,并且对驾驶人状态的实时感知和预测能力仍有待完善。最后,针对目前监测系统所面临的问题,对未来可能的研究方向进行展望,并提出主动式立体视觉系统和压力传感器阵列相融合的驾驶人姿态监测方式。研究成果将为驾驶人姿态监测系统的研究提供参考和借鉴,从而有助于道路交通安全水平的进一步提升,同时也可为人机交互界面的设计带来启发。     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。     

散货港区的智慧港口规划

本文结合某港散货港区智慧港口规划项目,介绍了该港南作业区智能化项目的核心在于构建一套适应现代散杂货港口发展趋势、突破传统散货港口作业模式的全新港口智能化系统.本次规划将物联网、大数据技术、AI人工智能、5G等新型基础设施与生产业务融合,创新生产作业流程及资源配置,显著提高港口的作业运营能力、物流协同能力、口岸支持能力、...     

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...     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

带有最优流量记忆时间差的一类新格子模型

为了分析最优流量记忆时间差对交通流稳定性的影响,本文基于考虑驾驶员估计得到的最优流量信息,同时考虑驾驶员在驾车过程中受到记忆时间的影响,给出了一类新的格子流体动力学模型.首先,基于线性稳定性理论,获得了新模型的稳定性条件;随后,通过非线性分析方法,给出该模型的mKdV方程;然后,基于求解上述方程所得到的扭结-反扭结孤立波可用于描述交通拥挤的转化和传播过程.最后,通过仿真算例验证了上述理论分析的结论,即驾驶员的记忆时间和最优流量记忆时间差能够显著影响交通流的稳定性,同时增大记忆时间步长和强度系数可以有效地增强交通流的稳定性.     

未来城市交通技术发展与创新 ——“交通7+1论坛”第五十二次会议

随着移动互联网、大数据和人工智能等技术发展,城市交通系统中涌现出“共享交通”“需求响应式出行服务”“无人驾驶”“城市交通大脑”等新兴的交通工具、服务模式和管理手段,未来交通系统将面临创新发展的机遇,并对传统交通行业带来巨大挑战.本次论坛以“未来城市交通技术发展与创新”为主题,分析了预约交通系统的发展前景,探讨了超级交通仿真系统的相关核心技术,分析了无人驾驶的发展、挑战及仿真技术,说明了大数据和人工智能技术在城市智慧发展中的作用与运用要点.     

高速公路服务区污水处理工艺的选择与污水处理设备的管理

从污水处理工艺选择和污水处理设备管理两个方面阐述了当前国内高速公路服务区污水处理现状,旨在为服务区的污水处理方式和管理提供参考。