基于实时交通流的上海市机动车碳污同源排放清单

为满足交通碳污减排政策多样化、差别化和精细化发展需求,扩大交通排放测算范围、提高测算准确度和时空分辨力,提出了一种基于实时交通流的高时空分辨力机动车碳污同源排放清单构建方法,综合交通模型、IVE模型和相关算法建立了覆盖上海全市的机动车碳污同源排放清单。结果显示,二氧化碳、氮氧化物周排放规律相近,呈现出明显的周末低工作日高的特征;二氧化碳分时变化规律呈现明显的双峰,而氮氧化物受重型车影响,峰值出现在夜间;由于各车型的碳污分担率不同且活动区域不同造成了上海市机动车二氧化碳和氮氧化物排放的空间分布差异明显;碳污同源排放清单中,NOx、PM、CO、VOCs、CO_(2)的月均排放量分别为5160t、440t、1.7×10^(4)t、732t和2.46×10^(6)t;排放分担率表明,NOx、PM等污染物主要来自重货车及大货车排放;CO、VOCs和CO_(2)排放来源以小客车排放占比最高。

高速公路实时交通流模糊逻辑优化控制系统设计

针对高速公路交通流特征复杂多变,并受到天气、道路状况和车辆类型等多种因素影响的问题,设计了一种新的高速公路实时交通流模糊逻辑优化控制系统,包括硬件和软件两部分;在硬件方面,设计了车流控制模块、无线传输车载终端、实时交通流逻辑调度模块和模糊控制器模块,并确定了它们之间的实时连接关系;在软件方面,求解了交通流逻辑控制条件,联合了高速公路实时通行相位条件,调节了模糊控制器,并根据高速公路交通路网模型推导了交通流优化控制条件的求解表达式;实验结果表明,该系统可以解决逻辑协调错误的问题,并有效控制高速公路车流量。

基于SVM的实时交通流模拟与预测系统设计

在统计学习理论的支持向量机学习算法研究基础上,采用Matlab语言设计了一种基于最小二乘支持向量机的实时交通流模拟与预测系统,详细阐述了算法设计、系统构架及实现,最后介绍了系统在城市路网交通流量预测中的应用,该系统为交通诱导数据的可视化表达提供了新的途径。

国内外实时交通流数据质量控制比较与分析

交通流数据质量控制可以保证从数据源所获得数据的正确性和完整性，并为数据的管理和应用提供可靠的数据基础，虽然历史数据修正方法和交通流理论修正方法能够用于质量控制，但难以实现推广应用。根本原因在于前者需要大量历史数据，引发了存储上的困难；后者需要针对不同路段进行重复建模，模型通用性差，且准确性难以评价，鉴于此，本文首先研究并设计了基于线性插值法的道路交通流数据质量控制方法，该方法主要以时间点邻近数据为参考，对交通流参数和时间点分别进行判别修正，其优点在于不需要大量的历史数据，且适用性和可操作性强，其次，本文建立了实时交通流数据质量控制平台，针对北京市和美国圣安东尼奥市的数据进行质量控制处理，归纳总结出国内外实时交通流数据在质量控制前后的特征及差异，证明该方法能够有效的解决数据质量问题，最后，本文针对实时交通流数据质量控制方法的选取、交通探测器选择和配置等方面提出了建议。

基于实时交通流和环境污染物监测的环保道路评估方法

利用RFID检测器和车辆GPS等设备采集的多源数据,通过交通流信息融合计算得到交通流特征参数(路段流量、平均速度),由尾气排放模型计算路段各类机动车污染物排放,然后利用多尺度大气扩散模拟区域和道路空气污染物浓度,并在webgis系统上展示浓度分布。同时,以环境监测站数据作为区域固定源等其他污染源的污染模块,移动和固定源两大模块同时用于评估道路环保。评估指标选取实时交通流特性、环境污染物背景浓度值、道路基本信息、气象信息和其他因素五类。结果表明交通流和环境背景浓度是影响环保道路评估的重要指标。研究结果可为未来城市道路的合理规划及居民出行提供一定理论依据和工程参考价值。

实时动态交通流预测模型研究

根据交通流的特性，本文以神经网络技术为基础，应用遗传算法对网络结构进行优化，应用高阶广义神经网络实时在线预测，并用实际交通流量数据进行验证。

北京市道路交通流实时动态信息系统的研究

北京作为一个发展中的特大城市,城市交通管理出现了前所未有的机遇和挑战,特别是2008年,在北京举办奥运会对北京交通面临巨大的压力.本文介绍了在北京建立道路交通实时动态信息系统的必要性和迫切性,提出了北京道路交通实时动态信息系统的总体框架,包括系统的概念、基本结构、系统的技术要求,北京道路交通实时动态信息系统的建设工程,其中涉及交通实时动态信息采集子系统,交通实时动态信息的处理与分析子系统,交通实时动态信息发布子系统和系统的总体协调等.

基于动态交通流的佛山市机动车网格化排放清单

基于动态交通流信息和排放因子,以Arcgis为构建平台,运用自下而上的方法编制佛山市机动车网格化排放清单,分析污染物排放的时空分布特征。研究结果显示:2013年佛山市机动车尾气排放污染物CO、VOCs、NOx、PM总量分别为1.29×10~5、2.19×10~4、3.61×10~4、1.15×10~3t。机动车污染物高排放区域主要集中在城区中心以及城区中心向外辐射的路网上。机动车污染物日排放高峰期与车流量高峰期相对应,为每天的7:00-9:00和17:00-19:00。中心城区在进行排放控制时,应针对高峰时段进行改善,且主干路是排放控制的重点道路。要控制CO和VOCs排放,应该着重对国0标准轻型客车和国0、国Ⅰ标准摩托车进行交通管制,而控制NOx和PM的排放关键是国0标准货车、国Ⅲ标准大型客车和公交车。

上海市机动车污染实时排放预警系统设计与应用

研究上海市机动车污染的动态排放测算和网格化动态排放清单构建,在实时的交通数据和交通环境监测数据的基础上,结合交通模型、机动车排放清单模型等业务模型和算法,依托大数据存储、可视化和GIS等技术,开发了上海市机动车污染物实时排放预警系统,实现了上海市全市道路的机动车动态排放测算、交通环境政策实施情景模拟和网格化排放清单,更新频率为每30 min一次,包含PM、NOx、CO、SO2、VOCs等污染物和9种车型。系统建成后直接服务于首届中国国际进口博览会,为大气污染排放实时总量跟踪评估、污染源管控措施分析及监测成因分析等提供了有力的实时数据和技术支撑。

基于混合传感器网络的城市智能交通系统构建

实时交通流信息的获取手段日益丰富,其应用正向着实时动态智能交通调控,实时交通信息服务及二者集成的方向发展.如何通过多样化的采集手段高效获取高准确度的实时交通流信息,并应用于上述三个方面是智能交通系统建设需要面对的问题.针对上述问题,结合国内外现有理论与实践的状况,依据传感器绝对地理位置动态特性的不同,提出了基于混合传感器网络(即基于无线移动传感器和固定传感器网络)的城市智能交通系统建设架构.该解决方案基于路段前置机,支持高实时性的分布式多级数据融合计算,较好解决了现有多类传感器系统彼此独立、集中式处理造成的实时性低下、结果不可靠等问题.相对于单纯的无线传感器网络,具有更高的现实可行性.

甘肃省高速公路大数据平台

甘肃省高速公路大数据平台以开源的CDH为基础平台,通过相关软硬件系统建设,实现自动部署、可靠性高、信息安全措施完善的大数据分析管理平台目前,该平台已为甘肃省联网收费系统、电子缴费系统、电子发票系统、运行与监测系统、决策支持系统等多个业务系统提供了数据分析与决策支持、PB级大数据查询支撑等服务。