交通运输运行协调和应急指挥系统工程探讨——以江西省交通运输厅相关工程为例

根据江西省交通运输发展现状、特征和问题,结合当前信息化的基础条件,将综合交通运输运行协调和应急指挥系统建设工程定位为:在江西省公路水路安全畅通与应急处置系统工程建设成果基础上继续完善、加强,构建江西省交通运输行业统一的集运行情况监测、日常业务协同、应急处置、安全生产监管和信息服务为一体的综合性平台;其总体长远目标定位为:“监测到位,高效衔接,平战结合,服务实用”。文章介绍了江西省综合交通运输运行协调和应急指挥系统建设工程的前期分析和设计方案。

江西省高速公路联网视频会议系统改造建设方案

为提升用户沟通效率、缩减差旅费用、提高管理成效,提高视频会议系统保障能力,江西省高速公路联网管理中心开展了“江西省高速公路联网视频会议系统改造”。本文浅析了该项目的项目背景、需求分析和建设方案。

国产密码算法PKI系统在江西高速联网收费业务中的应用

为了提高业务系统的安全性,同时适应政策法规的要求,更好地满足江西省交通监控指挥中心联网收费业务的需要,设计了新的PKI系统。该系统涵盖各类丰富的密码服务类型,以及经过特殊设计的统一API接口。通过该系统可快速完成各类应用系统商用密码算法的改造工作,且具备较强的性能与较高的扩展性。

基于XGBoost算法的高速公路短时交通流量预测

在快速城市化背景下,高速公路交通流畅度对经济效率与民众生活至关重要,故在复杂多变的高速公路网中,快速精准预测交通流量成为实时交通管理的核心前提。然而,由于短时交通流具有非线性和随机变化的特点,交通流量的准确预测一直面临着巨大的挑战。为了克服这些挑战,构建了一种基于XGBoost算法的短时交通流量预测模型,旨在提高交通流量预测的准确性。该模型基于XGBoost算法的强大学习能力和优秀的泛化性能,通过对历史交通流量数据的学习,能够更好地捕捉交通流的复杂模式和规律。为了检验XGBoost模型的准确性和有效性,使用江西永武高速公路某路段ETC门架数据进行了一系列测试,并将结果与传统的ARIMA、BP、GBDT、Prophet模型进行了比较。实验结果表明,相比于传统的预测模型,XGBoost模型在短时交通流量预测中具有更高的预测精度。这将为公路交通管理部门提供更有效的决策支持,帮助其优化交通流,减少交通拥堵,提高交通运行效率。

数字交通背景下智慧交通数据中心平台建设

为保证交通数据中心内数据传输的稳定性,文章以某地区的交通管理单位为例,设计实例应用实验,实验结果证明,建设的数字交通背景下智慧交通数据中心平台,可以保证数据在传输过程中的稳定性,保证数据在平台中流通的安全性与效率。

江西省智慧高速路网管理系统研究

随着高速公路里程不断增加,高速公路从路段运营管理向路网管理转变,目前路网管理手段单一,多源数据融合利用不足,路网运行感知能力欠缺,如何利用大数据、车路协同、“互联网+”等新型技术,提升路网运营管理、应急调度及服务水平,建设安全、便捷、高效、绿色的智慧高速公路网管理体系是当务之急。本文对智慧高速路网管理用户需求进行分析,研究江西省智慧高速路网管理系统架构,提出由“路段级—省级”构成的两级智慧高速路网管理系统构建,研究成果可为江西省智慧高速路网管理系统建设与可持续发展提供依据和指导。

大数据在交通运输管理中的应用研究

随着城市化进程的加快,给城市交通管理带来巨大挑战。传统的交通管理手段已难以满足需求,需借助新技术来提高交通运行效率和安全水平。本文系统阐述了大数据在交通运输管理中的应用现状和发展趋势,构建高性能的数据采集、存储、传输和共享系统,并利用大数据分析技术,实现对交通流量、拥堵、事故等的实时监测和预警。文章还探讨了人工智能与大数据的融合应用前景,以推动交通监控指挥中心的智能化升级,构建安全、高效、绿色、智慧的现代化城市交通体系。

智慧交通通信工程中5G无线网络技术应用

一直以来,交通运输系统运营和发展水平是衡量国家兴旺发达的重要标志之一,随着近年来我国经济建设的飞速发展,极大的推动了交通行业的发展,与此同时,由于汽车数量的急剧增加,对交通也的发展也造成了极大的负荷,并逐渐有着制约区域经济发展的态势,在这样的背景下智慧交通的出现,有效的改善了这一现状。尤其是近年来5G技术的创新应用,逐渐在智慧交通中发挥重要的作用。基于此,本文主要对5G无线网络技术在智慧交通构建中的应用进行探讨分析。

基于STAtt-DGCN模型的高速公路短时交通流预测

短时交通流精准预测是高速公路交通运行状态精细化监管的重要手段,有助于提前监测高速公路潜在车流拥挤事件并及时管控。国内外学者已经从数理统计、数据驱动的维度提出了多种短时交通流的预测方法,虽然成果颇丰,但对交通流数据在时间关联性、空间关联性方面的共同建模能力不足,导致预测精度仍然有提升的空间。基于此,笔者提出了一种时空注意力扩散图卷积模型(STAtt-DGCN),来进行高速公路交通流的短时预测。该模型依托经典的时间注意力机制、空间注意力机制和图卷积网络,设计了时空模块、时空卷积模块以及扩散图卷积网络模块,来分别建立交通流数据在时间、空间维度的关联性,从而使预测精度得到有效提升。选取了江西省某高速公路3个月的ETC数据集来验证所提模型的性能,并选用ARIMA、LSTM、STGCN等常见基线模型来进行模型的对比评估。实验结果表明:STAtt-DGCN模型几乎在每个月的数据集上都展现出较好的预测能力。以2022年4月为例,与最具挑战的STGCN基线模型相比,所提模型在平均绝对误差、均方绝对误差、平均绝对误差上分别下降了17.9%、40.0%、11.0%。这意味着STAtt-DGCN模型的预测精度相较于基准方法有较大提升,可应用于高速公路交通流精准预测。

城市交通枢纽行人异常行为分析研究综述

城市交通枢纽是居民出行的重要支撑节点,普遍具有客流密集、空间封闭、多方式客流复杂交织等特征,也承担了巨大的安全组织与运维的压力。因此,对枢纽内行人异常行为的管控是保证其安全运维的重要关注点之一。目前,对枢纽行人异常行为的辨识主要是依托计算机视觉技术来实现,即:一种是主要关注客流轨迹和密度差异,利用目标检测技术提取枢纽内行人目标并进行轨迹预测,以分析个体或小群体的异常轨迹数据来判断行人的异常行为;另外一种是利用姿势估计技术提取行人的微观动作数据,通过分析行人的骨骼关节点数据来判断其异常动作和行为意图。故梳理了枢纽内行人行为的研究成果,概括分析了基于模型驱动和数据驱动的行人异常行为研究与应用成果,并解析行人异常行为的致因机理,总结了枢纽面对行人异常行为的管理措施,最后进行了枢纽行人异常行为研究的分析和展望。该综述可以加深对交通枢纽行人异常行为的理解,为枢纽内行人的安全运维提供参考和支持。

基于Vision Transformer的高速公路监控场景天气识别

针对高速公路场景的天气识别问题,提出了基于Vision Transformer的天气种类自动识别算法。采集了广东省多条高速公路的监控视频图像,建立了高速公路监控场景下天气分类数据库,包括晴天、雨天、浓雾等天气场景。为了分析Vision Transformer自注意力机制的特性,利用特征图可视化手段对全连接层特征图的分类贡献作分析,分类贡献图像显示Vision Transformer分类网络的分类判断依据与人类视觉有相似之处,能有效关注到相同监控场景下不同天气图像的差异性。试验过程中,通过迁移学习方法以及数据增强的图片预处理方法提高了分类网络性能与鲁棒性,并测试对比了Vision Transformer与传统卷积神经网络在天气分类任务中的分类精度和识别速度。试验结果表明:由于具有自注意力机制,相比传统卷积神经网络,Vision Transformer特征提取能力更为高效,在天气图像分类任务中最高识别精度达到99.1%;在中小型数据集的分类任务中,压缩网络自注意力结构能保证识别精度的同时显著提高分类速度,达到与轻量化卷积神经网络相同的分类速度。试验过程中压缩自注意力层的Vision Transformer网络与原网络相比,识别精度仅降低了0.1%,识别速度提高了15.9%。

市场经济条件下交通运输管理策略研究

随着社会的发展和时代的进步,交通运输的水平和市场经济的发展有着密不可分的联系,我国交通运输行业也随着市场经济的优化而获得了飞速的发展。文章结合市场经济的条件,首先探讨交通运输经济管理与市场经济发展紧密联系的体现;其次从促进社会生产力的提升、促进企业改革工作的推进、经济可持续发展的必要条件三个方面阐述交通运输经济管理在我国现代化市场经济发展中的必要性;最后从积极推行全面预算管理、强化对道路交通工程运输收入的稽查管理力度、在交通运输经济管理中引入现代化技术、强化对道路交通车辆的综合管理力度、强化对道路交通运输的合同管理、强化交通运输企业的内部管理分析交通运输方面经济管理的策略。

基于Att-CNN-BiGRU的高速公路短时交通流预测方法研究

消除高速公路交通流数据随机噪声和确定深度神经网络框架以及超参数是短时交通流组合预测模型的关键环节。为了提高高速公路交通流管理水平,针对交通流的时空特征和长时间序列依赖问题,利用CNN框架提取了交通流的空间特征,融合了注意力机制加权分配各时间节点对交通流预测的关注度,并结合Bi GRU提取了时间特征,从而消除了噪声并加强了对时间序列问题的解析,构建了Att-CNN-BiGRU组合模型从而预测出高速公路短时交通流。在以江西省高速公路数据集为例的试验中获得的结果表明:该模型的平均绝对误差(MAE)达到了6.88,均方根误差(RMSE)达到了9.90,平均百分比误差(MAPE)达到了30.81%;模型预测精度优于基线模型,且模型可用于高速公路交通流的精确预测。该研究成果可为高速公路交通组织与缓解交通压力提供基础数据支撑。

推广应用道路运输电子证照提升江西危货数字化服务与监管能力

近年来,随着中国经济总量的不断提高,危险化学品在工业中的需求也日益增长起来。危险货物种类、数量通过道路运输的比例逐渐上升。同时因机动车保有量的增长,运输道路上的车辆数量也在逐年上升。在繁忙的道路运输过程中,易燃、易爆、易腐蚀的危险货物成为了一个个流动的潜在危险源。为贯彻落实国务院深化“放管服”改革以及推进“互联网+政务服务”决策部署,道路运输电子证照的推广应用是提升江西省危货数字化服务与监管能力的最好方式。

高速公路监控系统在ETC收费中的应用研究

由于我国社会经济的不断发展,我国已逐步成为汽车拥有量的大国,随着车辆的迅速增加,车辆流量不断加大、高峰期交通拥堵严重的问题也随之愈发严重。其中,在高速公路的收费站处的交通拥堵现象就十分的严重。自从高速省界站撤站之后,高速公路上的每个互通立交都增设了 ETC 门架,并且 ETC 车道数量也随之直线提升,在整个 ETC 收费系统的运作中,高速公路的监控系统就起到了至关重要的作用。本文通过对高速公路中的监控系统在 ETC 收费中的应用展开分析探讨,并结合稽查功能,将监控设备细化融合在 ETC 收费中的运用当中。

关于智能交通通信控制系统在现代交通领域中的应用

新时期,伴随着我国经济建设的发展,极大地推动了各项基础设施建设的力度,其中交通运输设施作为国民经济发展的基础,也取得了显著的发展成绩。然而,由于城市发展的持续深入,社会各界对于交通需求与日俱增,导致交通设施与交通需求不匹配,出现不同程度拥挤的情况,智能交通信号控制系统作为一种先进的控制系统,其科学合理应用能有效解决这一问题。基于此,本文针对智能交通信号控制系统,分析其主要出现的问题,并制定有效的控制策略。

基于特征加权混合隶属度的模糊孪生支持向量机

模糊孪生支持向量机(FTSVM)忽略了不同特征间的差异,导致核函数或距离的计算无法准确反映样本间的相似性,使FTSVM在处理含有大量不相关或弱相关特征的高维数据分类时,难以达到良好分类效果;且隶属度的设计未有效区分离群点或噪声。针对以上问题,提出了一种基于特征加权混合隶属度的FM-FTSVM。首先计算每个特征的信息增益,并依据信息增益值的大小为特征赋予权重,降低不相关或弱相关特征的作用,使其能更好地应用于高维数据分类;然后,为每一类样本构造一个最小包围球计算基于紧密度的特征加权隶属度,并结合基于距离的特征加权隶属度得到特征加权混合隶属度,综合考虑样本点到类中心的特征加权欧式距离和样本间的紧密程度,可更好识别离群点或噪声数据;最后,融合特征加权核函数,降低不相关特征对核函数或距离计算产生的影响。与对比算法在人工数据集、高维数据集和UCI数据集上进行比较,发现本文提出的方法在区分离群点、噪声和有效样本上有明显优势,且在高维数据集上可获得更好分类效果。

高速公路逃费车通行行为特征及稽核系统建设

取消省界收费站后,车辆跨省长距离通行高速公路时,单次通行里程增加,单次通行费金额较大。因高速公路网越来越复杂,逃费稽核难度也越来越大。面对逃费金额大和逃费难被发现的诱惑,少数不法车主利用多种手段拒交、逃交、少交车辆通行费时有发生。通过分析高速公路车辆通行流水数据,本文将高速公路逃费行为进行分类,根据不同的逃费类型,研究其行为特征,有针对性地提出相应的稽核措施以及稽核系统建设方案。

基于GAT-LSTM模型的高速公路站点流量预测方法

为了实现对高速公路站点流量的准确预测,提出了一种利用组合模型捕捉高速公路收费站流量时空特征以提高交通流量预测精度的方法,首先对高速公路收费数据进行挖掘,得到交通流量时空数据集;其次通过分析其时空特征,揭示高速公路收费站之间流量的时空演化规律及关联机制;最后结合深度学习模型预测高速公路交通流量。以江西省九江主线收费站为实验对象,收集了2021年5月1日至2021年12月31日的收费数据进行处理,将提取特征后的流量时空数据作为模型输入,得到出口流量分析预测结果。利用平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差3项指标对模型预测效果进行评价,结果显示该模型能够利用时空特征有效提高流量的预测精度,与单一模型相比具有更好的预测性能。

论事业单位国有资产管理的优化路径

在我国社会经济发展过程中,事业单位扮演着重要的角色,而事业单位所拥有的国有资产则是其发挥职能作用的物质基础。因此事业单位管理好国有资产,对社会效益与经济效益的实现至关重要。但当前部分事业单位对于国有资产管理的重要性缺乏必要认识,管理与运营资产的手段也相对粗放,在一定程度上无法使国有资产的效能得到高效发挥。因此,文章分析了事业单位优化国有资产管理的必要性,提出了事业单位国有资产管理的优化路径。