基于北斗短报文的船舶连续轨迹传输压缩方法

本文开展基于北斗短报文数据传输压缩方法的研究.该压缩方法通过设计的短报文压缩编码规则,实现利用北斗卫星系统的短报文功能传输远离海岸船舶的连续轨迹.方法设计合理、简单易行、使用方便、传输快捷有效、性能稳定可靠、应用广泛,应用效果非常显著.     

基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础,提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系,定义了站点间距,并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系;提出了公交乘客上车站点确定方法,进而得到公交站点上车客流量;通过分析公交客流数据特征,确定ELM输入参数维度,并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数;最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内,并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析,发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

基于BIM的设计管理

针对BIM技术应用的现状和现阶段国内企业的BIM设计管理工作中存在的问题,探索研究基于BIM设计特点的管理系统。通过构建高效的BIM软件设计工作环境、优化基于BIM设计特点的管理流程、建立设计项目数据框架的方式,达到BIM设计管理系统的高效性和协同性。     

用于智能驾驶系统评价的乘员损伤模型

只有较少的交通事故数据资源被用于建立基于碰撞速度信息的乘员损伤模型,致使所得到的模型精度差。为此,提出了基于车辆变形深度的乘员损伤模型。对美国不同制造年代和车辆级别的事故数据进行聚类分析,论证出车辆变形深度与乘员损伤风险具有相关性。以车辆变形深度为自变量,通过回归分析得到乘员损伤模型。不同种类车辆的乘员损伤模型拟合精度R²约为0.9,证明了该模型的正确性。为进一步验证,以此模型为基础,评价智能驾驶系统的有效性。以自动紧急制动系统为例,对比基于变形深度和速度变化量信息2种方法的有效性计算结果。结果表明：2组结果的平均误差不超过1%,验证了基于变形深度的乘员损伤模型的准确性。该模型仅需要事故数据库中准确的变形深度信息,能够获得更多的事故数据支持,从而可以更好地适应于不同类别智能驾驶系统的评价需求。     

基于数据驱动的隧道地质信息精细化管理系统研发与应用

针对现阶段隧道超前地质预报系统管理粗放、数据利用率低等问题,结合数据驱动原理重塑业务逻辑,研发新的隧道地质信息系统TGIS。通过高度集成隧道勘察设计阶段地质、施工阶段超前预报地质及掌子面开挖揭示地质,实现基于数据驱动的预报方法优选、临近预报提醒、分级实时预警与有效处置、掌子面自动素描、预报成果辅助判识等功能,达到隧道地质信息精细化管理的目的。经现场使用表明： 基于数据驱动的隧道地质信息精细化管理系统界面友好、运行稳定、效果良好,各项功能达到设计要求,相对于传统超前地质预报系统具有明显的优势,可普遍服务于隧道建设。     

客运枢纽人群迷路区的快速识别与优化 ——以北京南站为例

为缓解大型客运枢纽因诱导服务不到位而产生的人流拥堵问题,采用室内WiFi 定位技术和Mysql获取行人交通流分布热力图,通过百度地图坐标拾取系统识别人流聚集区的具体位置。通过定义迷路人群的交通特征参数,提出“人群迷路区”概念;应用视频识别追踪技术,分析行人速度与加速度的方差,于人流密集区运用视频识别技术寻找“人群迷路区”。最后以北京南站为例进行实地调研,利用调研数据识别北京南站的“人群迷路区”。基于人群速度与加速度方差,“人群迷路区”被分为四类：单纯人流聚集区、因标识不足而产生的人群迷路区、因标识过于复杂而产生的人群迷路区、因商业设施或障碍物遮挡而产生的人群迷路区。同时提出加大商业活动监管力度、简化部分引导标识、增加其他交通方式换乘区域标识等优化方法,可使人群行进效率提高约25%。     

面向传染病疫情防控的公共交通运行管理决策支持研究

近年来全球新发重大传染病疫情不断出现,已成为人类社会必须防范应对的重大风险。公共交通在传染病疫情防控过程中承担着阻断病毒传播和保障复工复产的功能,疫情期间公共交通运行管理的决策需求和技术支撑体系与日常情况有显著差异。现有研究多针对公交日常运行决策需求展开,虽有少量针对突发公共事件的应急管理决策支持的研究,但多针对自然灾害和事故灾难场景,无法迁移应用于传染病疫情防控。基于此,以新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情为例,综合考虑突发公共卫生事件应急管理流程和疫情防控实际情况,系统梳理疫情不同阶段的防控目标和决策需求,提出一种面向传染病疫情防控的公共交通运行管理决策支持系统框架,建立基于公共卫生事件案例库、多源数据融合库、公交数据分析技术库和公交防疫策略库的功能架构,并设计不同功能模块的算法模型。研究以厦门为例,对提出的决策支持系统的功能架构和算法模型进行验证。研究结果表明,构建公交乘客出行链的成功率为89.7%,并可应用于疫情不同阶段的关联客流分析、感染者同乘人员的追溯分析、医护人员等防疫人员的通勤出行识别、公交运行满载率监控等方面。研究成果不仅对传染病疫情防控有实用价值,而且对突发公共事件应急管理决策支持方法亦有理论贡献。     

铁路数字移动通信系统网络数据编号方案探讨

对繁杂的铁路数字移动通信系统(GSM-R)编号数据进行了梳理,将GSM-R编号数据划分为3层逻辑关系,明确了每层逻辑关系对应的数据表格。以郑渝高铁编号方案为例,对GSM-R网络编号中特殊情况的处理办法进行了讨论。     

轨道交通科研项目管理平台功能应用分析

将科研管理项目按研发内容分类、分级、逐层分解,并将其中的主要数据录入数据平台后,可以形成可用的科研管理项目平台的数据分析模型。轨道交通科研项目的主要数据具有大量、高速、多样、高价值的特点,完全符合数据分析的工作要求。结合轨道交通科研项目开发体系管理工作的特点,通过各项目数据的快速查询调用、分解及比对分析,可以取得更直观、更有效、更简洁的管理效果,提高对科研项目的执行的保障效率,增强对预算投入等的监督力度。以实际科研项目的数据应用为例,分析了科研项目管理平台的功能。     

地铁列车远程数据管理系统设计与应用

从指导地铁列车高效运营和快速检修的客户需求出发,提出了地铁列车远程数据管理系统的组网结构和系统组成方案,通过分析地面采集存储软件和Web端管理软件的技术路线、软件模块流程和远程列车状态界面设计,实现了实时/非实时运行和故障数据的远程采集、解析、存储和显示功能。该系统设计在厦门地铁1号线车辆中已测试验证,目前应用稳定,达到了远程技术支持车辆运行、指导应急故障处理和维修快捷方便的目的。