高精度GPS数据处理方法在公路测量中的应用

针对目前高等级公路测量对点位精度要求的提高,提出了对不同载波的GPS相位观测量进行线性组合后,再利用GAMIT软件数据进行处理的方法,试验结果表明,此方法可以在公路控制测量中获得较高GPS定位精度,即在几公里的距离范围,基线精度可达到2 cm,满足公路控制测量的要求.     

机车编组方式对列车再充气特性的影响

为量化机车编组方式对重载列车再充气特性的影响, 结合神华铁路万吨重载列车纵向动力学试验结果, 对万吨重载列车再充气特性进行分析, 并利用基于气体流动理论的空气制动系统仿真方法, 建立列车空气制动系统模型, 通过试验对比验证仿真系统的准确性, 对不同机车编组、多机车不同滞后时间和不同减压量的再充气过程进行仿真。计算结果表明: 列车头部机车数目增加对首车再充气特性影响较小, 2种编组列车的副风缸压强差值小于15kPa; 单编列车充风时间是3辆机车编组充风时间的2.4倍; 当机车集中于列车前部时, 充风时间缩短量与机车数目增加量非正比关系, 即3辆机车集中编组的充风时间不是单编列车充风时间的3/10;机车数目对于充风时间的影响完全取决于编组方式, 分散编组减压50kPa的充风时间较集中编组节省37%~75%, 机车集中编组减压110kPa的充风时间是分散编组的1.5~3.5倍, 分散编组常用全制动的充风时间为机车集中编组的30%~63%;从控机车滞后时间对充风时间影响较小, 充风时间增长量与滞后时间相近; 得到4种机车编组方式不同减压量的充风时间的二次拟合函数, 随着减压量的增加, 4种机车编组的充风时间增长缓慢。     

基于Delphi7的GPS数据采集器的实现研究

利用Delphi7和Jupiter 021 OEM板,开发一套GPS数据采集软件.该软件能够动态显示各可视卫星的卫星号、信号强度及信号的空间分布;以北纬、东经、海拔高度表示的三维定位结果及描述几何拓扑误差的HDOP、PDOP、VDOP等误差放大因子;生成动态存储NMEA-0183原始语句及其数据提取结果的文件,为今后分析接收机性能,确定GPS数据采集时段、采集位置,进行定位结果的优化处理等方面提供数据.     

Excel在利用公交IC卡数据构造换乘矩阵中的应用

公交IC卡的应用,不仅方便了乘客出行,也为城市交通规划相关数据的采集提供了一种新的调查统计手段.针对当前城市公交IC卡在换乘矩阵构造过程中存在的信息量大、处理困难的问题,利用Excel软件强大的数据处理功能,对大量的IC卡信息进行了有效地处理,成功地构造了城市公交换乘矩阵,使其成为公交换乘枢纽规划的一个重要参考依据.     

两万吨组合列车制动特性

为了减小重载列车纵向冲动, 提高列车制动特性的同步性, 利用基于空气流动理论的空气制动仿真系统, 计算了列车制动系统的制动管路和各缸室的瞬态气体状态, 获得制动系统动态特性, 预测了两万吨组合列车的紧急制动与常用制动特性, 分析了制动波的传递特性。计算结果表明: 两组合列车可以缩小最大制动时间差50%, 如果在两组合列车尾部配置机车, 最大制动时间差可以缩小75%, 四组合列车最大制动时间差可以缩小75%;紧急制动波速等速前后传递, 常用制动时向前传递的制动波波速要比向后传递的制动波波速小。可见, 组合列车是一种改善列车制动同步性的理想方式。     

基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性,而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明,RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.     

基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法

随着高速公路的不断发展,交通信息逐渐呈现多元化,而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别,对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响,选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标,结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法,提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型,以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示,该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果,是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法.     

数据驱动的电动汽车充电站选址方法

电动汽车在缓解能源压力和环境污染中起着重要的作用,充电不方便成为制约电动汽车发展的一个重要原因.为了合理布局电动汽车充电站位置,本文提出一种数据驱动的电动汽车充电站选址方法.利用海量的移动位置数据提取潜在的交通需求位置,包括出发点和目的地;将地图划分为等间隔的网格,将潜在的交通需求位置与网格关联,统计每个网格内的交通需求量,需求量大的网格作为电动汽车充电站选址的候选位置.实证研究表明,该方法能够精准定位潜在用户需求量大的位置,为电动汽车充电站选址提供数据支持和决策依据.     

基于大数据的城市尾号限行方案设计与评估研究

为提升城市尾号限行方案设计与评估决策水平,制定了统一规范的设计流程,将出行目的分为基家工作、基家上学、基家购物、基家其他、非基家出行等5类,建立了交通方式划分模型;基于层次分析法以路网运行车速、拥堵里程、改善路段数量、节点改善数量、流量均衡、实施难度等6项指标,建立路网运行评价模型,实现了各评价指标的量化分析.依托重庆主城区交通大数据,以重庆为案例进行了实例验证,结果表明：重庆交管部门根据评估最优方案进行了实施,桥梁限行实施后,实际运行车速和拥堵里程分别为23.8 km/h,171 km;模型预测相对误差分别为2.9%,5.2%;预测精度较高,达到了实际应用要求,可为其他城市尾号限行提供一定借鉴.     

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利用安装GPS设备的浮动车采集动态交通信息，具有数据精度高、覆盖范围广、实时性强等优点。阐述了基于浮动车的交通信息采集系统的原理和组成，针对目前浮动车采样周期主要凭主观经验确定的问题，提出了采样周期优化的理论方法：将浮动车瞬时速度当作随机信号，利用傅立叶变换对其进行频域分析，然后依据Shannon采样定理，确定浮动车的优化采样频率。结果表明：本文方法确定的采样周期可以获得较高的数据采集精度，满足实用要求。