TransCAD平台下OD矩阵反推结果对比研究

在介绍基于T ransCAD软件平台下OD矩阵反推方法基础上,设计不同的OD矩阵反推方案。通过方案反推结果之间的对比,研究基于路段交通量反推OD矩阵的结果精度与交通分配方法、路段拥挤程度、种子OD矩阵以及路段交通量调查点覆盖范围之间的关系。     

关于我国交通仿真技术发展战略的思考

在综合分析世界范围内交通仿真模型与技术发展现状和阶段的基础上,剖析未来交通仿真技术的发展趋势。通过借鉴我国目前交通仿真模型的技术水平并结合我国国情,提出了未来我国交通仿真技术创新的重要战略领域,分别覆盖新技术应用、模型构建和平台研发3个层面,针对每个领域提出了共计9大发展重点。     

实时ITS数据抽样技术应用软件的设计与实现

本文介绍了ITS数据抽样技术应用软件的设计与实现的过程。通过Oracle、Access数据库和VB编程语言等实现了ITS数据抽样算法，包括误差平方和法(SSE)和互验法(CV)。通过对该软件的测试结果表明，得到的最佳抽样日精度很高，软件的实用性很强。     

新冠疫情对综合交通运输长期性影响与对策

开展新冠疫情对于综合交通运输发展的长期性、趋势性影响分析,关乎综合交通运输未来发展战略、方向的制定以及发展重点、节奏的把控,亟需开展相关研究。通过总结分析过去二十年来重大疫情、全球经济危机等重大事件对综合交通运输长期性影响的共性、规律性趋势,对比本次疫情与以往重大事件在国内外环境等方面的差异,从投资规模、反弹特征、应对措施等方面研究了新冠疫情对综合交通运输长期性影响,从提高中央投资精准性、畅通国际国内物流供应链、促进消费扩容提质、提升交通应急保障能力方面提出了应对策略与建议。     

运输结构调整战略下的港口集疏运铁路发展

为进一步贯彻落实国家部署的运输结构调整工作,在4个方面重新审视港口集疏运铁路发展的问题。从历史维度、国际维度、技术经济维度、现实维度认识运输结构调整战略实施的必然性和紧迫性;立足于发展港口集疏运铁路的现实意义,认为加快发展港口集疏运铁路是推进运输结构调整的重要途径;从运输规模、发展重点、建设成效等3个方面提出港口集疏运铁路中长期发展的基本特征;提出港口集疏运铁路当前发展需要着力应对的问题。这些分析可为推进铁水联运发展、加快推进综合运输体系建设、实现物流业降本增效提供理论支撑。     

新发展理念视域下雄安新区交通先行发展路径解析

新发展理念是新的历史条件下推动发展的科学指引。雄安新区定位为“贯彻落实新发展理念的创新发展示范区”,交通运输是“中国现代化的开路先锋”,雄安新区交通运输应在全面准确完整贯彻新发展理念中当好表率、走在前列。准确把握将新发展理念贯穿交通运输先行全过程的深刻内涵,提出在新的起点上从创新、协调、绿色、开放、共享等5个方面推进交通运输持续健康发展。依据交通运输在雄安新区规划建设中的“开路先锋”、“主体骨架”和“疏解载体”的功能定位,提出交通运输当好先行承载着落实雄安新区千年大计的重要历史使命。聚焦雄安新区交通运输发展15个主攻方向的远景战略规划与生动实践,系统解构其间完整把握、准确理解、全面落实新发展理念的经验、举措和方案,为加快推进雄安新区交通强国试点建设,打造贯彻新发展理念的交通示范标杆提供重要借鉴。     

ʵʱITS���ݳ���������Ӧ���밸������

阐述了数据抽样技术在ITS数据管理中的意义和作用，通过VB编程语言和ORACLE数据库技术实现了ITS数据抽样算法，并对北京三环路上和美国德克萨斯州圣安东尼奥的实时ITS数据进行了测试，测试结果表明，最佳抽样日对权重的变化不敏感，最佳抽样日数据与总体平均值匹配得较好，也包含了最多的原始数据的信息。     

交通运输支撑国家安全的现状、问题与路径研究

“总体国家安全观”是我国国家安全工作长期坚持的重大战略思想,交通运输是国家安全的重要战略基石,研究交通运输支撑国家安全的路径问题是构建国家安全体系的必然要求,也是交通强国建设的必然选择.从交通运输与国家安全各领域的关系人手,分析交通运输对国土、经济、社会、科技、生态、资源、海外利益安全等直接相关领域的支撑现状;从思想认...     

基于抽样技术的ITS数据存档策略

介绍了ITS数据存储的最佳抽样方法，即对原始数据进行质量控制之后，运用误差平方和法（SSE）或互验法（CV）确定出原始ITS数据中最具有代表性的样本，从而降低所需的数据存储空间。通过开发相应的数据处理软件，针对美国德克萨斯州圣安东尼奥TransGuide交通管理中心的数据进行了测试，结果表明：对数据进行处理后，仅需存储十分之一的原始数据，所得到的最佳样本则包含了最多的原始数据信息，且该样本数据能够满足潜在的不同交通需求。     

基于小波变换的交通流数据集成灵敏度分析

道路上的交通流数据通常是以20-30秒间隔采集并传递到交通管理中心的，为了使这些数据能够广泛地运用于各种交通用途，必须采用合理高效的集成方法对其进行处理。传统的数据集成方法基于数理统计的理论，该方法不能有效地去除数据中的噪音。近年来迅速发展的基于小波变换的交通流数据集成方法克服了这一缺点，通过对交通流数据的频率特性进行详细分析能够使集成更加高效，准确满足不同的交通用途对集成的需求。但该方法尚未作进一步的灵敏度分析，本文通过对数据集成中小波函数和数据样本量这两个重要参数的分析，从理论的角度探讨了这两个参数变化对数据集成的影响。然后以北京市三环上的交通流数据为例，计算得到了数据集成建议采用的小波族和小波阶数，以及合理的最小样本量。该结论对数据集成在将来的实际应用具有指导意义。