基于渗水试验的沥青路面压实实时控制方法

通过分析路面渗水系数与压实度的关系,提出的基于渗水试验的沥青路面压实实时检测与控制方法,经实际工程检测结果表明,可以检测出施工工艺压实的有效性,可作为压实是否合格的实时检测指标,用以评价沥青路面的压实质量.     

基于灰色理论的公路沉降预测研究

以工程实测数据为基础,根据灰色理论中的数列预测理论,针对公路建设中路基沉降监测,建立灰色预测模型.根据预测结果与沉降实际测量数据的对比,分析了模型预测结果的合理性.同时讨论了所用灰色预测模型的特点及其在沉降监测中的应用.     

城市轨道交通客流预测理论与方法的研究

研究了采用“四阶段”法预测城市轨道交通客流量的理论模型与方法,并着重论述在混合交通状态下客流分配的平衡模型,提出了以广义出行时间最小为优化目标的分层预测思想。     

长江通航安全研究的船舶操纵仿真系统

长江水域通航条件高度复杂，有针对性地开展船舶操纵模拟系统的研究显得尤为重要，文中介绍了全功能大型船舶操纵模拟器及通用船舶操纵计算机仿真平台（USManCSP），提出以前者砻实时模拟基础，结合USManCSP中的电子江图信息系统（ECS）、内河船舶操纵运动数学模型、基于模糊控制的引航员控制模型等进行快时模拟研究，建立较完善的通航安全论证分析平台，并给出了二个急弯河段的模拟研究结果．     

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客运交通需求预测是道路交通规划的基础.根据开发区道路交通规划一般为宏观控制性规划，及开发区客运交通需求发展不同于一般城市的交通发展的特点，以土地利用规划为基础，按照“宏观控制，局部调整”的预测思路，对常规的“四阶段”模型预测法进行了改进，提出了在没有现状交通出行调查的情况下进行开发区客运交通需求预测的方法.     

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目前中国城市道路交通控制系统基本上是引用SCOOT、SCAT等国外开发的系统，这些系统皆是建立在机动车为主的道路交通条件基础之上的被动型控制系统。实践证明：这些系统不仅不适应中国的混合道路交通情况，在连续流与间断流的协调控制、公共汽车交通优先控制方面也存在问题，更难以适应于中国城市发展智能交通系统（ITS）的学姚。本文是国家重点基础研究规划（973）子项目“城市交通监控与管理系统”的研究成果之一，针对中国城市道路交通的特点及以往交通控制系统的问题和未来发展的需要，提出了适用于中国城市的实时自适应控制与管理系统     

基于极大似然估计的路段交通流量预测

基于对交通流量预测存在的问题的分析，用极大似然估计法对路段交通流量进行预测．这种方法的实质，是将连续的观测时段的上游观测量作为自变量，用极大似然估计法估计出观测量与下游预测量之间的关系，从而预测交通流量．实例结果表明，预测值与实际值的最大误差率为5.76％。     

A distributed origin–destination demand estimation approach for real-time traffic network management

Abstract

This paper describes a distributed recursive heuristic approach for the origin–destination demand estimation problem for real-time traffic network management applications. The distributed nature of the heuristic enables its parallelization and hence reduces significantly its processing time. Furthermore, the heuristic reduces dependency on historical data that are typically used to map the observed link flows to their corresponding origin–destination pairs. In addition, the heuristic allows the incorporation of any available partial information on the demand distribution in the study area to improve the overall estimation accuracy. The heuristic is implemented following a hierarchal multi-threading mechanism. Dividing the study area into a set of subareas, the demand of every two adjacent subareas is merged in a separate thread. The merging operations continue until the demand for the entire study area is estimated. Experiments are conducted to examine the performance of the heuristic using hypothetical and real networks. The obtained results illustrate that the heuristic can achieve reasonable demand estimation accuracy while maintaining superiority in terms of processing time.     

基于ARIMA-RBF神经网络的沿海港口吞吐量预测研究

在沿海吞吐量预测中，影响因素多且复杂，传统的计量经济模型很难得到满意的结果。针对此特点，提出一种组合预测模型，先后用ARIM A模型和RBF神经网络模型探求港口吞吐量历史数据的线性和非线性变化规律，最后将两者预测结果组合。对福建省港口货物吞吐量预测作为实例进行验证，结果表明，相对单一预测模型，该方法的预测精确度更高。     

The value of real-time traffic information in urban freight distribution

Routes optimization in urban freight distribution is usually an off-line process based on the knowledge of historical conditions on the network. Real-time data provided by Intelligent Transportation Systems (ITSs) enable online re-optimization on the basis of actual traffic conditions.

?This paper evaluates the added value generated by re-optimizing the off-line solution with real-time information. The study is carried out for a practical application to the freight distribution of perishable goods in the city of Rome (Italy). The off-line problem is formulated as a vehicle routing problem with soft time windows while in the online problem it is also allowed to skip some customers or to re-sequence the deliveries. Both versions are solved with different algorithms and with different data sets. Results can be used to evaluate the potential return on investment on the acquisition of different kinds of traffic data. At the same time, results can be of interest for information providers, to fix the price of off-line and online information and/or to estimate the associated potential market share.