航站楼枢纽行人微观寻径算法仿真研究

为了提高航站楼等交通枢纽内应急预案和疏散措施的科学性和有效性,需要对其内部行人的行为进行建模分析,从而得出行人活动和在枢纽设施内的寻径规律。研究人员采用邻域决策模型对行人行为建模,通过目的地、障碍物和其他行人对行人的交互影响作用来确定行人的轨迹,同时采用样例对该模型进行仿真。仿真实验结果表明,与传统的基于力的模型等微观行人仿真相比,该模型具有非线性的决策特征,从而有更好的微观仿真效果。

基于视频采集方式的交通信息质量测试和评估研究

道路交通信息贯穿在整个ITS建设和运营流程当中,交通信息采集的质量能够直接影响整个系统的运行成效,所以交通信息采集质量的测试和评估工作非常重要。基于视频采集方式,给出交通信息质量测试评估五阶段流程,研究在视频采集方法下交通信息质量基准值标准化处理过程,估计不同样本量采样率下基准值精度,提出交通信息质量测试评估方法,结果表明:基于视频采集的方法能够准确且有效地对待测采集手段进行交通信息质量的测试评估。

基于大规模定位数据的出行方式模糊判别研究

交通需求信息对于从战略上解决交通拥堵问题是非常重要的。从无线通信网络和GPS系统中可以获得大规模的定位数据。从定位数据中可以挖掘出完整的出行轨迹信息和有价值的出行需求特征信息。文中提出了以各种出行方式的先验知识为依据的出行方式模糊判别方法。该方法以从出行轨迹信息中提取的出行属性数据为输入,采用模糊推理机制实现机动车、自行车、步行等3种出行方式的良好区分。该方法可为交通规划工作提供出行方式划分方面的数据,并具有比传统交通调查方法更低的成本和更短的数据更新周期。

基于交通信息的道路机动车排放NO_x模拟研究

以上海内环区域高架道路和地面主干道路的交通信息为基础,基于路段的机动车动态排放清单并利用ADMSUrban模型模拟NO_x扩散变化。结果表明:道路车流以轻型客车为主,分别占高架路、主干路的77%和60%;1 139条路段工作日平均车流量为95万辆/h,车速为37.5 km/h;NO_x小时排放量为127 kg/h^2 019 kg/h,日排放量为25.8 t,重型客车NO_x排放量为道路机动车排放NO_x的主要来源;模拟NO_x质量浓度占环境空气比例为6.6%~73.4%,2:00 NO_x质量浓度最低,8:00最高,与交通密度低谷和峰值同步。

基于无线通信网络的人员出行信息分析系统设计与应用

为了更经济、更高效率、更高质量地获取人员出行信息数据,以手机作为一种最理想的交通探测器,通过分析移动公司的匿名移动用户手机信令数据,建立交通模型,抽象出各匿名移动用户在无线通信网络中的出行情况,并根据交通运输网络与移动网络覆盖的匹配关系,最终得到各交通小区间的人员出行OD矩阵。根据对上海、北京等城市的实例分析验证,充分表明了技术可行性和数据精度可靠性,同时该分析系统具有采样率高、成本低、部署容易等优点。

手机信令数据支持下高速公路检测器布设研究

交通检测器的布设决定着路段行程时间估算及预测的精度.同时,检测器技术、行程时间估计方法也会影响到检测器布设方法.针对此问题研究利用手机切换数据交通信息提取支持,结合传统固定检测器,基于BP神经网络实现行程时间融合估计.基于新的行程时间估计方法,以估计精度为约束,研究传统固定检测器的布设.结合实例分析,验证行程时间融合估计方法有效性,并在均匀布设和盲区补充方案基础上,研究检测器布设间距对交通参数估计的影响.

基于手机采集与车载GPS采集方式的交通状态信息融合技术

随着科技的发展,道路交通信息的采集方式越来越多样化,目前应用于大范围交通信息采集的方式主要有2种,即基于手机采集和基于GPS浮动车采集。利用手机移动通信网络中的定位信息来分析推算动态交通状况是一种新兴的广域动态交通探测技术,车载GPS采集方式利用安装了GPS系统的行驶车辆,获得车辆运行状态数据,以反映实际道路的交通状态。文章结合Dempster-Shafer方法,对以上两种数据进行融合,估计道路的交通状态。将该方法应用于上海某道路进行实地验证,结果表明:相比于单一数据源来说,该方法能够提供时空覆盖面更广,精度更高的实时道路交通状态信息。

基于手机网络数据的轨道交通站点实时动态客流检测研究

对各大型与特大型城市,轨道交通方式出行的客流分担量日趋上升,且时间上、空间上高度集中。只有实时动态地把握轨道交通客流数据信息,及时快速进行定量化、科学化分析研判,才能迅速采取针对性的预案,做出可靠决策。传统客流检测方式,无法掌握乘客在轨道交通线路上的具体行动线路,无法了解乘客的换乘线路。本研究利用手机技术持续追踪手机用户的出行轨迹,识别并处理得到各个站点的客流总量及客流组成情况,即,每个统计周期内,各个站点某线路进站客流量、某线路出站客流量及某线路换乘至另一线路的换乘客流量。从而提供了更全面、更精细的轨道交通站点客流数据,为轨道交通运营组织优化调整提供了定量化的决策分析支持。

基于数据挖掘的手机用户出行方式识别研究

随着手机应用的不断普及,手机已成为一种理想的交通信息采集工具。利用基站定位技术,我们可以根据手机用户信令数据中的时间与位置信息,进行一些宏观的交通调查,例如分析交通分析单元的客流量、居住人口数量、工作人口数量、通勤OD等。由于基站定位的定位精度限制,因此过去的手机信令数据主要用于宏观分析,而在一些较为精细的交通分析中难以推广应用,例如手机用户的出行分式识别。本文通过数据挖掘方法,构建多个手机用户出行方式识别模型,并对模型效果进行评估,提出一种适用于手机用户出行方式识别模型。

ITS采集交通信息缺失数据修复策略及模型研究

ITS系统处理交通状态信息数据质量好坏是后续交通诱导和运营应用的关键,所以数据质量的保障是ITS的重要组成部分。对于ITS处理的交通状态信息(路段速度及流量),由于各种原因会造成数据的不完整和缺失,这种情况下会直接影响交通管理和科研研究效果。本文针对缺失数据给出了修复的策略以及修复数据来源;然后根据不同条件使用适应的修复模型;最后对方法进行了实际数据验证。该方法对于定点检测器和移动检测器处理的交通状态缺失数据处理均可参考适用。

天气影响下的城市道路区域交通状态指数预测模型及评价研究

实时及准确的交通预测是交通控制与诱导中的重点和难点,但在交通指数预测方面国内外专家和学者研究很少。本文着重研究基于城市区域下的交通状态指数预测,主要是基于交通状态指数特征划分与提取模型,研究了天气因素对交通状态指数的影响及建模、然后利用交通状态指数预测方法得到预测结果。本文还针对在不同类型天,多种天气情况下进行结果评价,结果表明交通状态指数预测模型结果准确预测了实际交通状态指数。

基于Apriori关联规则的城市快速路拥堵关联分析

主要针对城市快速路的交通状况,并以上海市快速路为例,结合数据挖掘技术,提出一种面向城市快速路拥堵状况分析的关联规则分析方法。该方法根据历史的交通数据与气象数据,分析城市快速路拥堵状况与季节、时段、能见度、风力、降雨等属性的关联关系。通过此方法,能够得到除交通事故外,影响城市快速路发生拥堵状况的重要因素与规律。分析结果能为交通部门对城市快速路制定不同时段、不同天气环境下的交通控制措施,提供数据支持。

机动车实时排放空气污染预警系统的研究和实现

城市化的快速发展带来道路网络的扩大建设以及机动车的大幅增加,机动车的噪声和尾气排放对城市环境产生较大的压力。城市道路机动车的实时排放空气污染监测及预警的需求越来越受到社会、城市管理及环境管理等部门的关注。文章首先提出系统的总体设计思路和需求描述,并进一步提出系统技术方案,通过海量数据快速处理的解决方案,建立一套由实时交通信息处理分析子系统、道路实时排放清单动态测算子系统、基于道路污染物空气质量预测子系统、机动车空气污染预警处理子系统、机动车实时空气污染预警应用展示子系统等5个子系统组成的机动车实时排放空气污染预警系统,最终通过界面展示系统的各项功能。系统已研发实现并实施和运行,对环境监测和预警起到了重要示范作用。

基于手机大数据的地铁网络重要节点故障大客流换乘研究

2017年春节期间,上海地铁人民广场站进行改造施工,直接影响客流在轨道交通网络中的分布情况,尤其是周边站点的换乘客流量大幅增加。本文利用手机大数据技术,采集人民广场站及其周边换乘站点客流数据,对比分析站点进站客流量、出站客流量、换乘客流量和不同线路换乘比例等客流特征,总结改造期和非改造期的客流变化规律。研究地铁网络重要节点故障情况下的客流换乘情况具有重要的现实意义,能够为今后大型换乘站点改造的客运组织提供参考,提出合理的换乘方案以及相应的优化管理措施。

基于手机信令数据的高速公路行程时间估计

基于手机切换数据交通信息提取技术与数据支持,结合手机切换数据优势特征,以行程时间估计为目标,利用搭建的BP神经网络结构及算法实现手机切换数据与固定检测器数据融合。借助对实际路段仿真手段,基于几何路段和切换路段的不同表达场景,对比分析了手机切换、固定检测器及BP神经网络融合进行路段行程时间估计效果。针对仿真路段,研究以RMSE和MARE为误差指标,BP融合方法相较手机切换、固定检测器方法估计,RMSE分别降低1.11s和5.71s,MARE降低0.21%和0.38%。研究同时表明,BP融合方法有效地结合了手机切换数据整体把握交通运行态势和固定检测器覆盖范围高精度的优势。

城市道路交通信息定点检测方式研究

智能交通系统（ITS）是利用多种类海量数据的采集、处理以及交通信息的发布服务应用,充分发挥出行者对设施的使用额度和使用效率,同时也顺应出行者对交通信息的使用意愿,所以说ITS是交通发展的必然趋势。

基于手机数据与交通指数的关联分析算法研究

手机信令数据采集及应用作为新兴并快速发展的交通信息采集技术,已在北京、上海、广州、深圳等大城市得到充分研究应用。研究探讨了如何利用手机信令数据分析不同的手机行为与交通指数之间的关联。通过两者关联分析,利用微观手机用户行为发掘区域宏观交通状态。选取了试验区域,对两者关联性及关联分析方法进行了验证。结果表明,总体上手机信令数据可以作为交通指数分析的补充数据源,反应城市道路交通状态变化。

基于手机大数据的大型场馆不同功能区客流特征及预警研究

本文以上海国家会展中心为例,基于上海市手机信令数据,总结会议期的客流出行特征,对大型场馆不同功能区的客流时空分布规律进行分析。在此基础上,提出相关大客流预警方案。研究发现,进馆客流、出馆客流、进出馆人数、进出馆人次均呈现周期性规律。研究证明,手机大数据在客流特征、客流预警方面具有较强的现实意义,完成从被动监测到主动管理、从监控到预警的转变。

基于手机数据的客流分析展示系统研究

以国家会展中心为背景,运用手机大数据等多种数据源,开展国家会展中心的客流公共安全预警和联动关键技术的研究。目的是通过分析以手机数据为主的多种数据源,对国家会展中心的客流进行检测与预警,充分利用大数据分析的优势,实现国家会展中心大客流的公共安全预警与联动,辅助国家会展中心的公共安全,分析会展中心及其周边区域客流检测,国家会展中心及其周边地区交通特性分析。潮汐性客流分析:针对国家会展中心的到达客流、离开客流以及停留客流,根据检测到的客流量实时统计,分析不同特征日下的客流潮汐特性。

基于手机信令的路网交通运行监测关键技术研究

为进一步深化实现路网运行感知体系构建与交通态势分析研判,研究面向省域高速路网营运管理信息化智能化需求,基于手机信令大数据搭建了涵盖主体架构、核心技术以及保障机制的路网运行监测关键技术框架体系。在此基础上,从手机信令大数据预处理、道路地图匹配映射、路段交通状态估计、数据质量综合评估及基于2G/3G/4G全样本信令数据应用等五个关键处理流程方面,开展了关键技术深化研究探索,并在江苏高速路网智能化平台中实际应用。通过路网重要示范路段的实地测试与评估,测评结果表明,基于手机信令的江苏高速路网运行监测各项技术指标性能满足要求,为大数据场景下路网运行监测与决策支持提供了重要技术支撑。