基于车牌识别数据的区域交通特征分析方法及应用

为分析区域交通特征,首先,通过均值与中位值对车牌识别数据进行数据清洗,以获取不同时段的道路行程时间,从而根据最大道路行程时间计算道路出行阈值;其次,通过道路出行阈值对单车出行轨迹进行多次出行划分,通过出行轨迹时空信息划分出行链;随后,根据出行链统计交通产生与吸引情况,从而获取研究区域内的交通特征;最后,以湖南省长沙市岳麓区局部路网为例,分析其车辆来源及主要出行方式,确定局部路网出行的热点区域与热点路径。通过所述方法,能够基于车牌识别数据深入挖掘区域交通特征,并进一步为交通规划提供数据支持。

基于工业交通出行特征的分析

本文是通过对现状工业区各种出行特征的调查和分析,对工业区内货运交通和客运交通的特点进行总结,并提出相应计算工业区交通量生成的公式,并且对交通运输选择的方式,交通分布,以及客、货运交通分配的特点,总结出相应计算指标,最后通过采用软件模拟进行验证,论证工业区特征分析的合理性和准确性。

跟驰状态下城市主干道交通流特征研究

为了研究城市主干道在跟驰状态下的交通流特征,对长沙市典型主干道基本路段进行了高峰时期道路交通数据信息采集,采用Corel Video Stuio Pro软件系统对采集的数据做了精细化的处理,最后通过统计分析解析了我国城市主干道基本路段在跟驰状态下的车头时距特征、速度特征、跟驰车辆速度差特征、车辆换道特征及车辆换道对城市主干道通行能力的影响。

上海外环线部分交通拥堵原因分析与改善方案

从上海外环线环南一大道—迎宾大道的功能定位入手,对环南一大道—迎宾大道的道路交通状况进行了研究,包括流量分布、客货比例和车速分布。进而找出并分析了交通拥堵的原因。最后从管理和工程两个方面提出了解决的策略和方法。

数据分析在快速路规划中的应用——以山东淄博市为例

大数据技术提供了一种观察系统整体规律的重要手段,其渗透力是广泛的,基于大数据的规划方法正将交通规划行业引入新的范式。基于手机信令数据和导航地图数据,分析城市交通可达性特征、产生吸引特征、通勤特征、通道特征等,并以淄博市快速路系统规划为例,验证了数据分析方法的有效性。

高密度大都市的路网规划与交通管理经验

目前,我国正处于城市化快速发展阶段,一二线城市在扩大城市影响圈的同时,老城区的二次开发同样也是重中之重。开发强度的上升必然导致城市内部的人口与商业密度的增加,进而对城市路网造成日益增大的交通压力。东京都市区与香港都市圈作为亚洲地区高密度大型城市的典型代表,其发展经验可为我国发展中的大中型城市,尤其是为潜在的高强度开发区域提供良好的借鉴作用。

宁波市东外环江南公路互通立交设计方案研究

东外环江南公路立交是宁波城市路网中的一个重要节点。该文对立交设计过程中的交通特征分析、立交功能定位、主要控制因素、设计思路和方案比选等主要阶段进行了深入研究,最终提出了优化设计方案。

通道行人集聚型异常事件自动识别算法设计

为了对城市轨道交通枢纽通道内的集聚型异常事件进行合理的疏导和客流组织,保障城市轨道交通枢纽的安全、高效运行,本文提出了一种通道内行人集聚型异常事件的自动识别算法。该算法首先通过对通道客流基础数据平稳性和突变性的分析,创建了一种兼具平稳性和突变性特征的新数据类型,然后基于双截面客流数据设计了自动识别算法的关键参数—偏移空间差值。最后通过对关键参数变化特征的分析,建立了通道行人集聚型异常事件自动识别算法。仿真试验结果显示:该算法的检测精度为100%,反应时间均值为65 s,表明该算法对通道行人集聚事件有极强的自动检测能力和较短的反应时间。