Screening and reconstruction of real-time traffic data

The quality of real time traffic information is of the great importance, therefore the factors having effect on traffic characteristics are analyzed in general, and the necessities of real time data processing are summarized. The identification and reconstruction of real time traffic data are analyzed using Kalman filter equation and statistical approach. Four methods for ITS (Intelligent transportation system) detector data screening in traffic management systems are discussed in detail. Meanwhile traffic data examinations are discussed with solutions formulated through analysis, and recommendations are made for information collection and data management in future.

船舶交通数据实时传输可靠性评估系统

为保障船舶交通数据实时传输的可靠性,设计船舶交通数据实时传输可靠性评估系统。从网络条件、节点设备、环境因素与网络管理4个主要方面出发选取评估指标,构建船舶交通数据实时传输可靠性评估指标体系;采用基于三角模糊数的模糊层次分析法计算评估指标的权重值;将各评估指标与对应的权重值形成并进行汇总,由此得到最终船舶交通数据实时传输可靠性评估结果。实验结果显示,该系统能够获取准确的评估结果,且由于不同因素造成的船舶交通数据实时传输故障发生概率下降幅度均达到50%以上,由此说明基于该系统的评估结果能够有效保障船舶交通数据实时传输的可靠性。

基于流计算和大数据平台的实时交通流预测

目前交通流预测实时性差,很难满足在线分析和预测任务的需求,基于此提出一种Flink流计算框架和大数据平台结合的实时交通流预测方法。基于流计算框架实时捕捉和预处理数据,包括采用Flink的transform算子对数据进行校验和处理,将处理后的数据sink到大数据的HDFS文件系统,交由下一步的大数据并行框架进行分析建模与训练,实现基于流计算和大数据平台的实时交通流预测。实验结果表明,Flink能够实时捕捉和预处理交通流数据,把数据准时无误送入分布式文件系统中,在此基础上借助大数据框架下的并行分析和建模优势,在实时性数据分析与预测方面取得了较好的效果。

基于车辆信息的大数据分析系统设计与实现

为了充分利用日益庞大的交通卡口数据,满足公安机关信息化建设需求,设计并实现基于结构化过车数据的车辆大数据分析系统。系统以视频结构化平台提供的车辆卡口数据为基础,使用Kafka作为消息总线,Elasticsearch作为存储平台和搜索引擎,并结合Redis内存数据库及分布式的模型算法服务,实现车辆卡口数据的实时传输、入库、检索及分析。在分析中融入多种业务数据,该方法会提供更多有价值的线索。经部署和测试,系统在功能方面满足业务要求;性能方面,总体数据量达到亿级、每分钟新增数据达十万级时,UI响应和算法模块运算时间均达到秒级响应,满足性能要求,能够为公安机关提供种类丰富、结果精准、分析全面、预警及时的实战应用服务。

实时交通大数据分析和可视化地理信息平台研究

利用大数据地理信息系统技术设计了实时交通大数据分析和可视化平台,平台包含HDFS+HBase的分布式数据存储结构对实时交通动态数据进行管理和存储,借助机器学习模型Spark MLlib对动态交通信息进行图像处理、交通参数提取、交通流预测分析、事件检测等处理,通过Mapbox GL地图渲染引擎,将交通大数据分析处理结果与地图信息进行叠加可视化展示,实现了实时路况分析与展示、短时交通预测分析、交通事件自动检测与拥堵扩散分析、历史交通流数据分类统计与交通信息服务等功能。该平台提高了交通大数据的存储、读写效率和分析处理能力,为城市交通精细化管理提供科学、可靠的决策支持。

基于Jpcap的网络流量监控报警系统设计

针对互联网出口流量过高而导致网页访问速度缓慢的问题,设计一种网络流量监控报警系统,采用Jpcap技术在后台对流量数据进行捕获,再对数据包进行分析统计,将结果存入后台数据库,以便系统前台调用。在每分钟的流量数据超过设定的阈值时,系统将弹出报警窗口,便于用户对异常流量数据进行处理。对流量数据进行实时监控,可使网络和业务系统能够更好地运行。

基于结构监测数据的PC连续梁桥实时位移校验系数研究

针对校验系数计算,传统的荷载试验方法需临时封闭交通,限制车辆行驶,难以对桥梁性能进行实时评估。随着桥梁监测技术的快速发展,可实时获取桥梁关键运行参数,为实现桥梁性能的不停车实时评估提供了可能。基于某3跨PC连续梁桥车辆荷载及实时位移监测数据,采用带通滤波、最大值样本概率分析等方法对车载作用与位移响应进行关联分析,并提出实时校验系数计算方法。结果表明:1)以0.001 Hz为分界频率,对实时位移数据进行带通滤波分析,可实现车载及温度作用下位移响应有效分离;2)车载作用下跨中位移最大值概率分布符合极值Ⅰ型分布规律;3)选用跨中位移概率密度分布峰值为特征值计算校验系数,可有效评估桥梁性能。

实时交通数据的筛选与恢复研究

实时交通数据的质量非常重要,因此本文全面地分析影响交通特性参数精度的因素,总结实时处理交通数据的必要性;探讨交通管理系统中筛选实时交通数据的四种方法;提出目前常用交通数据检测方法中存在的问题,对比分析后提出解决方案;并对未来信息采集和数据管理提出建议;研究实时交通数据问题诊断和恢复方法,即数据限定法和统计相关法,最后通过沪宁高速公路实例验证其可行性与科学性。

基于实时路况数据的原发性交通拥堵点判别——以北京市二环以内为例

以北京市二环内道路为研究区域,将实时路况数据矢量化并构建其路网间拓扑关系,根据原发性拥挤与继发性拥挤时序上的差异,提出定量的拥堵度变化点的判别准则,将拥堵度变化点分为原发性拥堵、继发性拥堵、原发性消散、继发性消散4类。研究发现原发性拥堵的时空分布符合居民出行特征,重点集中于二环内热点区域,发生在岔路口处的概率较大,且验证了继发性较原发性在时空顺序上的滞后性。

基于移动Agent的实时道路交通导航系统模型

介绍一个基于移动Agent的实时道路交通导航系统模型.在模型中,移动交通工具启动时间约束的导航需求,系统计算基于路网的最佳路径和实时的交通数据,并将结果返回给移动客户.为了最小化维护数据的开销,系统采用分布式移动Agent的协作方法,减少通信数量和提高系统的可测量性.设计了一个两级的交通图配置组织实时交通数据来支持导航的需求,以减少系统空间和通信的开销.在系统模型中,Agent使用APoP来维护实时的交通数据的一致性.该模型可以有效地提供及时的导航需求服务.

基础交通信息融合方法综述

文章介绍了几种经典算法在基础交通信息融合中的应用,包括卡尔曼滤波、人工神经网络、统计分析(加权平均,指数平滑法,平均值的递推估计算法),以及交通流量和行程时间预测方法。各种方法均通过实际验证其有效性及可靠性。融合后的数据能够满足智能交通系统的子系统ATMS相关应用领域对信息的精度要求,为下一步的交通状态估计提供可靠信息。

实时交通信息服务数据组织与基于JAVA的系统实现

相对于单纯道路网络信息和历史经验交通信息,实时交通信息对于出行者出行决策具有更为重要的意义。随着实时交通信息获取手段的多样化和普及化,更富生命力的实时交通服务系统已经纳入应用日程。首先分析总结了公众对于实时动态交通信息的需求状况,将与导航和出行密切相关的实时道路交通信息分为交通事件和交通流信息两大类,对交通事件,根据其几何特征,进一步分为点事件、线事件、面事件和关系事件。基于J2ME/J2EEE软件开发架构,Post SQL与Post GIS的时空交通数据管理模式,研发了中心式的实时交通信息服务系统原型,并对典型的交通事件和交通流信息在移动终端模拟器进行了时空表达示例。

车辆实时调度系统中的交通数据描述模型

针对车辆实时调度系统应用中的问题,在探讨可扩展标记语言(XML)数据交换方面优势和分析物流运输企业车辆实时调度系统所需交通数据流的基础上,总结实时交通数据模型,以实现数据无缝交换为目标,从数据交换标准化的角度,基于XML构建了车辆实时调度系统交通数据描述标记语言(Traffic Data Markup Language)模型,探讨了其定义、数据层次框架,并设计了TDML Schema;最后,应用TDML于城市商用车辆调度系统的实时交通数据交换。

基于实时交通出行数据的居民生活便利性评价——以武汉主城区为例

居民生活便利性是评价宜居城市最核心的方面。本文基于实时交通出行数据，将居民的现实出行状况纳入研究，并整合生活圈理论、可达性方法和大数据手段，以期完善城市物质空间环境的评价体系。本文以武汉市主城区居民生活便利性的空间差异为研究对象，着重揭示其整体特征和基础设施布局存在的短板，并基于街道划分对各个街道的生活便利性进行评价。研究结果表明，武汉市主城区居民生活便利性呈现显著的高值聚类、低值分散的空间特征；片区生活便利性与其经济发展水平存在显著一致性，不同类型生活便利度高值区的空间分布基本一致；交通因子存在显著的低值聚类。居民生活便利性内在地反映了一定片区各类设施的分布状况，本文指出武汉市主城区居民生活便利度的高值区域和低值区域，进而揭示武汉市主城区基础设施空间分布不均等的结构现实。

基于浮动车车速数据的交通状态实时判别系统和方法

提出一种交通状态判别方法,使之符合交通状态变化连续性。基于浮动车数据特性分析,考虑交通阻抗及临界跳变现象的影响,通过预判别及二次修正,优化了交通状态判别结果。该方法能有效滤除交通状态参数在阈值附近频繁变化产生的交通状态非正常跳变,同时可以修正异常数据导致的交通状态阶跃,从而优化了交通状态判别结果。构建并实现了基于该方法的实证系统,通过多种指标的验证,表明该方法提高了交通状态发布的准确度。

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AIS实时数据的航道交通拥堵快速判定方法

针对目前人工判定和事后判定时效性差的问题,研究具有实时性和自动化的判定方法。借鉴国内外道路交通拥堵判定方法,运用交通流参数、标准船舶艘次和船舶领域模型,建立航道交通拥堵快速判定模型,构建船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)Spark实时数据处理平台,运用多个实例对该模型进行在线试验验证。试验结果表明,该模型能在线快速、准确地判定航道交通状态,可为水上交通监管部门实时获取航道交通信息、及时管控和疏导航道交通拥堵提供有效的方法。

城市交通控制在线仿真系统

交通在线仿真系统通过交通数据接口部件和控制数据接口部件将仿真软件VISSIM与真实的交通数据连接起来,实现了仿真与现实的同步进行,使交通区域得到了真实再现。

一种大规模流式数据聚类方法在交通热点分析中的应用

为了提高在大规模流式数据环境下交通热点区域分析的算法效率,提出了一种流式数据两阶段方法;该方法在第一阶段使用基于改进Canopy算法进行粗聚类并产生宏簇,在第二阶段使用K-means算法进行细聚类;并以粗聚类产生的宏簇个数和类簇中心位置为指导产生更加准确的微簇聚类结果。在试验中,使用流式数据两阶段方法对北京市出租车的定位数据进行了聚类分析;并结合热力图和电子地图对聚类结果进行可视化表达,在最终的热力分析结果中可以直观地发现出租车活动较为频繁的热点区域和线路,且与日常出行经验相符合。试验结果表明该算法能够实时地对流式数据进行聚类分析,产生的数据结果可供用户在任意时间窗口范围进行查询分析,有助于为交通活动情况实时分析、交通规划和拥堵治理等方面提供有价值的理论参考依据。