政府信息化项目全过程管理方法探究——浦东新区陆家嘴金融城停车引导系统优化工程代建管理项目

在现代化社会建设背景下,政府信息化项目的数量持续增多。为了最大化实现信息化项目的效益,必须以项目全过程管理实施为前提。本文以浦东新区陆家嘴金融城停车引导系统优化工程代建管理项目为例,阐明了信息化项目管理存在的难点,并在此基础上阐述了政府信息化项目全过程管理方法。

停车诱导系统的规划设计方法初探

本文从停车诱导系统总体规划设计的角度 ,结合智能交通系统 ,讨论停车诱导系统结构及各部分的功能 ,提出停车诱导的策略。就停车诱导系统规划时将遇到的对象区域分区的必要性、分区的基本原则、停车诱导系统服务停车场规模和停车诱导信息的设置标准等基本问题 ,提出自己的见解。然后 ,讨论诱导信息分层以及诱导信息板设计的有关问题。结合国内外调查 ,提出停车诱导系统的评价指标。

城市停车诱导信息系统设计

国内各大中城市中 ,关于停车位置及泊位利用情况的信息提供相对比较缺乏 ,车辆因寻找停车场而增加盲目绕行距离 ,从而导致城市路网的交通压力增大 .从提供公共信息服务的角度 ,进行停车诱导信息系统的设计 .首先探讨系统的功能要求 ,之后建立其工作原理、软件体系以及算法设计 ,最后进行预测效果分析 .

基于相空间重构及Elman网络的停车泊位数据预测

针对停车诱导系统(PGIS)中短时空余停车泊位时间序列数据预测问题,提出应用相空间重构与Elman神经网络相结合的方法来进行预测.首先分析了相空间重构的技术原理,在此基础上导出时间序列预测模型,并以El-man神经网络训练模拟该模型.介绍了相空间重构与Elman神经网络相结合的预测方法的具体实现过程与步骤,提出了短时空余停车泊位数据的预测效果评价指标.通过预测实例表明,该方法用于停车诱导系统中短时空余停车泊位数据的预测具有较好的预测准确性和有效性.

停车场内部泊车行为特性分析及最优泊位选择模型

在详细分析有无诱导条件下的停车场内部泊车行为异同的基础上,提出服务于车位引导系统的最优泊位选择模型.结合国内外微观泊车行为调查分析结果,确定了停车场内泊位选择过程中的主要影响因素,包括步行距离、行驶距离、安全性、遮荫时长和有效泊位两侧车辆占用情况等.将各影响因素视为泊位的多项属性,建立了基于灰熵的最优泊位选择模型,对某一时刻停车场内所有的空余有效泊位进行排序,确定最优泊位.实例分析表明,该模型客观、简单、实用,有助于车位引导系统为停车者选择实时的最优泊位.

大城市商业区停车行为调查及初步分析——以北京市西单地区为例

以探讨解决停车问题的技术、政策为目的,以北京西单地区为对象,对停车行为进行了调查研究。调查的结果表明,停车者对可以调节停车供需平衡的停车诱导系统表现出较大兴趣。另外,合理地利用价格杠杆调节停车供需关系,具有明显的调节空间。

基于遗传算法的停车诱导系统(PGIS)信息显示设施定位研究

针对停车诱导信息系统(PGIS)中可变停车诱导信息显示板的定位优化问题,以诱导信息量最大为优化的目标,分析并建立了优化模型,考虑了可变信息显示板总数约束、单交叉口上信息板个数约束、所有车流均有至少一次被诱导的条件约束及可变信息板设置的疏密程度约束;探讨了用遗传算法进行模型优化求解的方法。以一个仿真示例对模型构造及求解的过程进行了阐释,运用该模型思路及模型求解方法可确定信息板在道路网络中的最佳位置。当可利用的数据资料不足时,介绍了一种简便方法来确定信息板设置的合理位置。对停车诱导系统中的可变信息板定位问题进行定量分析并建立优化模型是确定信息板在路网中最佳位置的有效方法,运用该方法可科学的指导停车诱导系统的方案设计。

大城市商业区停车行为模型——以北京西单地区为例

本文简要介绍了在北京西单地区停车行为调查及其结果。在对调查结果进行了分析的基础上,运用非集计行为模型,建立了以调节地上、地下停车场需求政策为目的的停车场选择模型,并对停车场选择费用的阈值进行了探讨。研究结果表明,在调查对象地区存在着明显的利用价格杠杆调节停车供需关系的空间,停车者对于利用停车诱导系统表现出较大兴趣。

基于专用短程通信的停车引导和信息系统

介绍了专用短程通信(DSRC)系统和DSRC协议的结构,构建了基于DSRC的停车引导和信息系统(PGIS)的总体结构,讨论了各个组成部分的功能,结合广州市具体实施情况阐述了PGIS的系统构成。讨论了PGIS需提供的静态和动态信息以及当前广州市PGIS提供的信息。研究了PGIS提供的停车诱导、自动收费、停车位预定等功能的实现,分析了PGIS的特点,最后指出了实现PGIS过程中应考虑的关键问题。

基于最优组合的停车诱导信息配置模型与算法

为了实现宏观调控城市全局的静态交通分布的目标,通过对停车选择的分析,提出了停车诱导信息配置优化组合模型与算法.模型的研究从车辆到达率高和日常泊位饱和度大的热点停车场入手,考虑车辆停放者的选择行为,以总行程时间最小建立了目标函数.通过采用基于最优组合的可变信息板(VMS)信息显示组合方式来发挥停车选择诱导作用,并对它设计了遗传算法(GA)进行了计算,从而获得目标函数的优化值.经浙江德清中心城区实例验证,设置诱导后最小总行程时间减少了49.9%,结果显示,该模型能通过引导停车者不选择"过热"的停车场而选择其他次选的停车场来减少总行程时间.

停车诱导系统的诱导效果分析

介绍了诱导后即有完整停车信息下的多项logit停车选择模型,其中共有4个停车场属性的影响因素;构建了诱导前即无停车信息下的停车选择模型,包括停车寻泊路径选择的logit概率模型和把不确定信息下转化为不完美信息的停车场选择方法。在此基础上对一个算例进行了模拟分析,得到了诱导前和诱导后各路段上的车辆数、各停车场的车位利用率以及排队等待入库的车辆数。

城市停车诱导信息板显示优化的双层目标模型

针对单目标函数可能难以获得最优显示结果的缺点,以驾车者的停车等待时间最少和到达停车场的总时间最短为双层目标函数,建立了停车诱导信息板的显示优化模型.通过算例计算,对比单目标函数模型与双层目标函数模型的优化结果,表明后者的优化结果具有唯一性,能更好地实现诱导效益的最大化,且更加符合驾车者的停放行为,证明本双层目标模型具有更好的适用性和可行性,能够更加准确地优化停车诱导信息板的信息显示.

停车诱导信息配置优化组合模型与算法

针对宏观调控城市全局的静态交通分布的目标,提出了停车诱导信息配置优化组合模型与算法.模型的研究从车辆到达率高和日常泊位饱和度大的热点停车场入手,考虑车辆停放者的选择行为,以总行程时间最小建立了目标函数.通过采用"组合寻优法"的VMS信息显示组合方式来发挥停车选择诱导作用,并对它设计了GA(遗传算法)进行了计算,从而获得目标函数的优化值.通过浙江德清中心城区实例验证,设置诱导后最小总行程时间减少了49.4%,结果显示该模型能通过引导停车者不选择"过热"的停车场而选择其他次选的的停车场可减少总行程时间.

改进Dijkstra算法在停车诱导系统中的应用与仿真

主要针对现有大型停车场停车诱导系统的低效率问题,采用Dijkstra算法,将车位选择问题转化为最短路径问题,并结合停车场的特点,对Dijkstra算法进行改进,然后结合实例用VC对改进的算法进行应用仿真。仿真结果表明,改进后的Dijkstra算法比经典算法在时间复杂度上有所降低,Dijkstra算法的搜索效率明显得到提高,在停车诱导系统中具有一定的实际应用价值。

停车诱导系统中筛选停车场(库)方法的研究

在建立停车诱导系统时,一般采用主观经验的方法筛选纳入到诱导系统中的停车场(库),没有进行科学的论证,降低了停车诱导系统的有效性。针对其不足,依托实例,确定了停车场(库)的5项特征指标的评价体系,并利用模糊层次分析法(FuzzyAHP)对停车场(库)纳入停车诱导系统的适应性进行评价,从而选择合理的停车场(库),为筛选纳入到停车诱导系统的停车场(库)提供了理论支撑。

洛阳智慧停车诱导系统的设计与实现

主要讨论了支持洛阳市智慧停车诱导系统的数据库结构,诱导基础设施,信息发布内容与方法,以及系统的主要功能.洛阳市智慧停车诱导系统是洛阳智慧交通系统应用的重要组成部分,它为人们的出行提供实时、准确的停车信息以及到达目的地的最佳的行车路线,合理地引导城市车流,保障城市道路的畅通,节约人们的出行成本.

基于蚂蚁算法的PGIS中动态路径诱导技术研究

停车诱导系统(PGIS)将计算机、信息与多媒体等技术应用于交通管理领域,是智能交通的重要组成部分。首先分析了PGIS中一项关键技术——动态路径诱导的特点和实时诱导技术要求,根据该要求,介绍了一种生物界仿真算法——蚂蚁算法的特点及其应用在最优路径搜索中的基本方法。仿真实验表明该方法搜索效率较高,可用于动态路径诱导技术中。

基于粒子群优化算法的动态停车路径诱导技术

首先分析了停车诱导系统(PGIS)中动态路径诱导的特点;为了达到实时诱导技术要求,介绍了一种生物界仿真算法——粒子群优化算法的特点及其应用在最优路径搜索中的基本方法;仿真实验表明该方法搜索速度非常快,适合用于动态停车路径诱导技术中。

城市停车诱导信息系统设计

在国内各大中城市中,关于停车场位置及泊位利用情况的信息提供相对比较缺乏,车辆因寻找停车场而增加盲目绕行距离,从而导致城市路网的交通压力增大。文章从提供公共信息服务的角度,进行停车诱导信息系统的设计。首先探讨了系统的功能要求,之后建立其工作原理、软件体系以及算法设计,最后进行预测效果分析。

主动停车诱导系统的模型研究:搜索算法

提出了以综合诱导指数为核心的目标区域搜索算法,可以较好地解决目标停车场的搜索问题。综合诱导指数方法对可用泊位、可达距离、停车诱导费用和路径诱导成功率等因素进行了综合分析,以确定最为可信的停车场作为目标停车场。通过仿真试验结果表明,该算法可以克服传统停车诱导单因素决定目标停车场的不足,对目标停车场具有较好的判别能力。