时空图神经网络在交通流预测研究中的构建与应用综述

交通流量预测是城市交通管理和规划中的关键问题,而传统预测方法在面对数据稀疏性、非线性关系和复杂动态性等挑战时表现不佳。图神经网络是一种基于非欧结构数据的深度学习方法,近年来在各种复杂网络建模和预测任务中得到广泛应用。为了应用于交通流量预测领域,提出了时空图神经网络,其能够捕捉空间和时间相关性,相较之前的预测模型有显著进步。对近年来使用时空图神经网络进行交通流量预测的模型进行分析,概述和比较了多种邻接阵的构造方式,然后从空间相关性和时间相关性的角度列举了构建交通流预测模型的常用组件,并对不同的时空融合方式进行了分类和对比;在应用方面,根据时间尺度的不同将时空图神经网络模型分为长期预测、短期预测与兼顾长短期的预测三类,分析了各自的目标与要求,并列举比较了近年来较为突出的新模型。最后,讨论了现有研究的局限性,对相关模型的未来研究做出展望。

基于新零售环境下绿色物流体系研究

随着社会经济的发展,环境保护问题日益受到关注,绿色物流作为一种环保的运输方式,对减少环境污染、提高物流效率具有积极意义。本文通过分析研究现有的绿色物流系统,结合新零售业务的特点和需求,提出了一套适合新零售环境的绿色物流体系构建方案,该方案旨在通过优化物流运输方式、提高能源利用效率、减少环境污染排放等措施,实现绿色物流体系在新零售业务中的全面应用。结果表明,构建绿色物流体系对于提升新零售业务的可持续发展和环保意识具有重要意义。绿色物流体系在构建过程中,需要充分考虑各方面因素的影响,包括但不限于环境保护、资源利用效率、运输成本和社会效益等方面。文章通过对绿色物流体系的深入研究和分析,可以为新零售企业提供科学的决策依据,促进绿色物流理念在新零售行业的推广和应用。因此,基于新零售环境下的绿色物流体系是当前物流行业发展的必然趋势,也是实现可持续发展目标的重要举措。

通信网络技术在智慧城市建设中的应用

在社会经济快速发展的背景下,大众对生活质量与服务提出了更高的要求。因此,基于通信网络技术应用智慧城市建设方案逐渐走进大众视野。文章介绍了通信网络技术和智慧城市,指出现阶段通信网络技术应用于智慧城市建设存在的价值及问题,详细提出通信网络技术在智慧城市建设中的绿色环保景观、智慧交通规划、智慧社会服务、医疗健康领域、数字孪生以及城市运营规划等方面具体应用,并取得实际应用价值。

基于算力网络的智慧交通安全研究与应用

算力网络作为提供算力和网络深度融合、一体化服务的新型基础设施,通过深度融合人工智能、物联网、5G、边缘计算、数字孪生等技术要素,可为智慧交通安全提供无缝技术支撑。首先提炼出基于算力网络的智慧交通业务模型;其次梳理了相关安全政策要求,从终端、算网、业务和数据层面分析了智慧交通安全风险,并针对性地提出基于算力网络的智慧交通安全解决方案;最后介绍解决方案在实际业务中的应用情况,并给出总结和建议。

基于车城网的智慧路口应用研究与设计

车城网以支撑智慧交通、智慧城市、自动驾驶等应用为导向,在试点区域道路构建集感知、通信、计算等能力为一体的智慧路口。文章从智慧路口的部署方案、车城网平台支撑功能、智慧路口综合服务三方面做出介绍,为车城网的智慧路口解决方案提供一些参考。

智慧道路建运关键技术研究

近年来,数字治理的理念已植根于城市的转型与改造之中。介绍了智慧城市道路建运技术,一方面,结合多类感知设备和边缘计算终端,通过多元道路及交通信息,对交通态势、交通规律进行多维分析,再搭配通信设施及云平台,提出了“车路人云”协同的交通网联体系;另一方面,基于数字孪生技术建设智慧道路运管平台,量化整合道路以及相关功能设施的多元数据,并对数据进行深度挖掘,在数字层构建数据驱动的道路全生命周期预测模型,不仅提升了道路管养效率,而且全面实现了道路健康状况的定量把控。上述技术已应用于上海市嘉定区白银路全要素整治工程,取得了良好成效。

基于深度神经网络和迁移学习的高精度车辆识别系统研究

近年来,我国大力推进智慧城市和智慧交通建设,在车牌识别领域所要求的识别精度、场景适用性和反映灵敏性也越来越高。文章提出了一种基于深度神经网络算法的高精度车辆识别系统,利用开源图形化视觉处理库OpenCV和数据分析处理库NumPy对车牌进行图像预处理。基于预处理后的数据,利用深度神经网络学习框架TensorFlow进行学习训练,实现了对车牌的快速精准识别。系统首先对车牌所在位置进行定位,其次对锁定后的车牌图像进行切割,再次将车牌背景和文字通过像素点移位算法由彩色图像转换为灰度图像,最后实现字符的切割与识别,得到所要识别的车牌数据。实验结果表明,与传统识别系统相比,基于深度学习的识别系统准确率更高,识别速度更快。

基于GRU-GCN-RDrop模型的交通速度预测

准确并实时地预测交通速度是实现智能交通管控和建设智慧交通系统必不可少的一环,然而现有的预测方法无法准确地挖掘其潜在的时空相关性。为了进一步挖掘数据的时空特性以及提高预测精度,设计了基于门控循环神经网络(GRU),图卷积网络(GCN)和正则化Dropout(R-Drop)结合的GRU-GCN-RDrop组合模型。GCN用于学习复杂的拓扑结构来捕获空间依赖性,GRU用于学习交通数据的动态变化来捕获时间依赖性。GCN和GRU相结合后使用R-Drop方法提高模型泛化能力。以SZ-taxi数据集为例进行预测分析,GRU-GCN-RDrop模型预测了未来在15分钟、30分钟、45分钟和60分钟的交通速度,并得出对应的均方根误差、平均绝对误差、精度、判定系数和解释方差。对比GCN、GRU单个模型,GRU-GCN-RDrop模型有效解决了误差的迅速累积问题。对比大多数现有基准模型,GRU-GCN-RDrop模型对于交通速度序列的特征提取及解释能力较为优秀。对比T-GCN模型和ST-AGTCN模型,GRU-GCN-RDrop模型泛化能力更强。由此说明了GRU-GCN-RDrop模型预测的交通速度时间序列具有较高的精度和稳定性。

STN+OTN传输技术在城域传送网中的应用探讨

探讨智能传送网(Smart Transport Network,STN)+光传送网(Optical Transport Network,OTN)传输技术在城域传送网中的应用。首先介绍STN和OTN的基本原理和特点,分析它们在传输领域的应用优势。其次,探讨STN+OTN传输技术在城域传送网中的关键技术,包括光传输与光接入技术、光信号调制与解调技术以及时钟同步与网络管理技术。最后,阐述STN+OTN传输技术在城域传送网中的应用,涵盖了高速宽带接入网络、数据中心互联以及移动通信网络等方面。

智能信息技术在交通管理中的应用

阐述智慧交通管理系统的特点、现状、应对措施,包括实施统一规划,创建智慧交通信息网络系统,发挥现代信息化技术的优势,从而建设智慧城市。

5G无线网络规划与城市规划结合策略探讨

5G无线网络规划与城市规划的结合可以提高5G网络的性能,同时能够促进城市的智能化发展。深入研究5G无线网络规划与城市规划的结合策略,包括基站布局、频谱资源分配以及网络架构设计等,并通过实地案例研究验证了相关策略的有效性,旨在为促进5G网络的高效部署和城市的智能化发展提供参考。

基于AI的油气集输管道安全管控平台构建探究

人工智能技术将对提升地面集输管网的安全可靠性与使用寿命产生重大影响。基于现有各类集输管道材料、环境与服役性能等基础数据,充分利用现有物联网、大数据挖掘、知识图谱及深度学习等人工智能技术手段,提出通过全面感知嵌入→大数据库组建完善→数据提炼分析→知识体系构建→机器学习认知→智能化集成和落地等一系列手段,分步骤、多体系、全方位地建立油气集输管道安全服役管控智能平台架构,给出了实现其智能化的主要步骤和关键技术。其中包括构建管道智能运行及智联决策平台,开发相应的软硬件及人工智能系统,实现管道全生命周期内的智能服役,大幅降低油气田地面系统管道服役安全风险和失效概率,有效提高管道服役可靠性及寿命。

上海智慧城市基础设施与智能网联汽车融合发展思考

智慧城市基础设施与智能网联汽车融合是根据我国国情、产业结构和城市治理提出的中国特色发展路线,国际无先例。从智慧城市基础设施与智能网联汽车发展基础条件入手,阐述双智融合应遵循数据带动产业和数据赋能应用的发展思路。围绕车城联动、城市治理、交通管理、数据分析等业务需求,搭建“云-边-端-网”四层架构,设计由数字底座、数据中台、数字孪生、智能应用组成的车城网平台架构。为了扩大双智融合在技术、产业、应用上的成果,提出加强顶层设计、推进技术实践、开展交通运营的发展建议。

5G承载网关键技术及发展

5G在业务场景、接入网、核心网等多个方面将发生显著变化,对承载网提出了“更大带宽、超低时延、高可靠性”的要求以及网络切片、灵活组网等新需求。结合STN架构,分析了STN的SRv6、FlexE、随流检测、智能管控等关键技术,并对STN和SPN进行对比分析,给出了STN 5G业务具体承载方案,满足了5G 2B和5G 2C业务差异化承载。

面向5G STN承载网络FlexE切片技术

网络新技术的发展为5G注入了新的活力,针对5G新定制化网络应用领域及需求,如何构建一张具备灵活切片能力的移动承载网,成为5G承载网建设重中之重。从FlexE技术架构及应用场景等方面进行了深入研究与探索,详细介绍了FlexE接口技术原理与应用,并与FlexE电路交叉技术进行了对比分析,创新性地提出了基于IP/MPLS机制结合FlexE接口技术的STN承载网切片架构,并给出了5G STN承载网采用FlexE接口部署网络切片发展方向与建议,满足推进5G STN承载网切片大规模商用部署。

交通强国背景下智慧交通发展趋势展望

交通强国建设是新时代做好交通工作的总抓手。“人民满意、保障有力、世界前列”的交通强国建设,对智慧交通的发展提出了新的要求。为更好地对接《交通强国建设纲要》,明确智慧交通发展方向,在进一步理解把握交通强国建设要求的基础上,研究智慧交通的技术、业务及效果特征变化;对支撑智慧交通的大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术的发展趋势进行综述,分析并指出新兴技术与智慧交通行业需求深度融合的发展趋势;结合研究团队的技术积累和研究方向,介绍了建筑信息建模、虚拟现实、数字孪生、人工智能等信息新技术在智慧交通中的应用探索;对交通强国背景下智慧交通的发展趋势进行展望。研究指出,新时代智慧交通的发展应强化前沿关键科技研发,打造富有活力的交通科技创新体系,推动交通发展由依靠传统要素驱动向更加注重创新驱动转变,全面支撑交通强国建设。

分组传送网技术在智能电网电力通信中的应用

针对智能电网中基于网际协议(Internet Protocol,IP)的数据业务量日益剧增,传统的电力通信网已不能满足其接入需求的问题,提出用基于IP业务的分组传送网(packet transport network,PTN)技术来解决的观点,并阐述了PTN关键技术及其在智能电网中的应用,最后提出并分析了PTN技术在智能电网电力通信中的应用模型。

我国城市交通发展中的关键问题及对策建议

从我国城市和城市交通发展的实际出发,分析城市交通设施建设用地、交通与土地利用之间的关系、城市交通体系结构、城市道路网络等级体系结构、步行与自行车交通、城市停车、智慧交通、信息共享和交通研究等问题.在此基础上,提出了调整构建四个体系,颁布一部法律,建设共享开放的数据库,发展城市综合智慧交通,以及利用大数据提升交通研究水平等发展对策建议.

能源互联网发展的技术路线图

总结了互联网的发展历程,对比了互联网和能源互联网的异同,分析了互联网的发展对能源互联网的启示。完善了能源互联网的概念,指出能源互联网是由一种或多种能源组成的微网、局域网、城域网或广域网,而不仅仅是智能电网。深入剖析了能源互联网的特点,认为多种能源网络的融合、各种微网的交汇、解决能源利用中的"时间、空间、种类及使用价格的不对称问题"等是能源互联网的显著特点。指出了未来能源互联网亟待解决的问题。

城市智慧公交研究综述与展望

以当前城市智慧公交发展为背景,本文从我国城市智慧公交当前发展现状出发,围绕智慧公交客流特征分析、智慧公交运营研究、智慧公交网络设计与优化、智慧公交服务评估等4个方面对智慧公交的研究现状进行了综述并指出现有研究的重点。在此基础上,对现有研究进一步从智慧公交客流特征分析、智慧公交运营、智慧公交网络设计与优化,以及智慧公共交通服务评估等4个方面进行了评述,并指出每个方面存在的不足。进一步,本文从乘客特征智能识别与预测、复杂场景下的智慧公交运营、智慧公交网络设计与优化,以及智慧公交服务评估等4个方面对智慧公交的未来发展趋势进行研究展望,并分别提出了代表性的研究问题。通过总结当前智慧公交的研究不足以及研究展望,本文进一步指出智慧公交的创新性研究和发展,亟需从如下4个方面展开:挖掘乘客全出行链信息,提供一站式智慧公交出行服务;土地利用与交通整合视角下集成智慧公交基础设施布局优化和公交运营效率提升;基于智慧公交多层级发展需求,构建面向政府、企业、社会用户的立体化公交运营系统评估体系;构建智慧公交一站式出行服务平台。结合当前智慧公交出行的日渐兴起,本文总结了智慧公交当前的研究现状,指出了当前智慧公交研究存在的不足,并展望了智慧公交发展的关键科学问题。研究认为:随着大数据、云计算、自动驾驶、智能网联与新能源汽车等新兴技术和颠覆性技术在城市交通领域的集成应用,对提供多模式智慧公交服务和促进城市可持续发展提供了新思路与新机遇。但是,单凭新技术无法提升智慧公交服务水平和促进城市可持续发展,还需交通系统和管理水平的提升,当前亟需围绕关键问题开展研究。本文同时强调当前研究需进一步加强多学科交叉,突出产学研相结合,为我国智慧公交高质量发展提供强有力的科学支撑。