完善的实践教学环节助力学生创新思维能力提升——以吉林大学汽车服务工程专业实践教学体系为例

根据专业定位与专业内涵,明确专业培养目标,结合专业课程的开设情况确定了汽车服务工程专业实践培养的内容和执行方案。在实践体系构建时,本着让学生对汽车全生命周期的各项专业内容进行巩固的目的,建立相应的校内校外实践环节;特别是校外环节,与吉林省奥莱特汽车设备有限公司深度合作,构建“视频+理论+实操+互动”的一体化实训教学模式,让学生在有限的实践教学学时内对汽车全生命周期的相关服务工作内容进行全面的学习、巩固和提高。

交通工程专业大学生实践创新能力培养

实践创新能力是工程专业类人才培养过程中的关注重点。本文从几个方面探讨交通工程专业大学生实践创新能力培养的有效途径:首先应抓住"卓越工程师培养计划"契机,深化教学方法改革;其次需探索"学研结合"的人才培养模式,重视校企合作与专业实习。通过这些途径培养、造就高层次、高质量的交通工程技术人才,能够使其更好地适应社会需求。

关于高校新办专业建设的探索——以兰州交通大学交通工程专业为例

新世纪以来,随着高校的发展,高校新办专业如雨后春笋纷纷涌现。以兰州交通大学交通工程新办专业为例,从专业定位与人才培养计划的制定;"教"与"学"的改革与创新;实践性教学环节的建设与发展;多渠道进行就业市场的拓展以及教师综合素质的提高等方面进行新办专业高起点、高标准、高质量专业建设的探索研究。

平行式快速路出口交通组织方法研究

针对平行式快速路出口排队溢出的交通问题,本文提出平行式快速路出口在无信号控制和信号控制情况下的5种交通组织方法,根据主辅车流的车头时距分布,建立主辅车流产生延误的计算模型。从方案选择的角度,以车均延误为评价指标,研究平行式快速路不同交通流量状态下出口最适合采用的交通组织方法。结果表明:当平行式快速路主路驶出车流和辅路车流的总流量低于1500 pcu·h^(-1)时,采取无信号让行的控制方法。主路驶出交通量较高时,采用主路驶出优先控制;辅路交通量较高时,采用辅路优先控制。当总流量在[1500,2300]pcu·h^(-1)时,采用辅路信号与让行相结合的控制方法。当主路驶出交通量较大时,采用辅路信号主路优先控制;当辅路交通量较大时,采用辅路信号辅路优先控制。当总流量高于2300 pcu·h^(-1)时,采用主辅全信号的控制方法。

广州市城市轨道交通车站及线路分类

城市轨道交通在带动沿线经济发展的同时,也出现了与城市功能发展不协调、运力资源利用不充分不平衡的问题。基于广州市12条城市轨道交通线路185个车站周边地区的人口、用地、客流量、POI、道路网和公共汽车交通设施等5类66项指标数据,采用K-均值聚类方法将城市轨道交通车站划分为极端就业型、高度开发偏就业型、高度开发偏居住型、中度综合开发型、低度开发偏就业型、低度开发偏居住型6类。以不同城市轨道交通线路中各类型车站比例和运营指标数据为依据,将城市轨道交通线路划分为梯度平衡型、职住极化型、功能混合型、客流不足型4类。最后,提出广州市应以城市轨道交通廊道为整体来策划沿线车站的功能定位、周边用地开发强度和配套设施,从而推动形成城市轨道交通廊道上的职住梯度平衡。

培育和发展现代物流产业促进吉林市交通运输业更好发展

现代物流是指原材料，产成品从起点至终点及相关信息有效流动的全过程。运用先进的技术、设备，以信息网络系统为纽带，向客户提供运输、代理、仓储、包装、加工、配送等多功能、一体化的服务，以更准确、更及时、更周到、更高效的全方位服务，赢得了市场的青睐，成为蒸蒸日上的“朝阳产业”。同时，它以诸多方面的增值服务创造了巨大的利润，继物质资料的节约和人才资源的节约成为“第三利润源”，成为新的经济增长点。

拥挤条件下可变信息板交通诱导信息对驾驶行为的影响

运用模拟的方法,研究了在拥挤条件下VMS交通诱导信息对驾驶行为的影响,得出如下结论:①VMS交通诱导信息的提供位置对交通信息的作用有很大的影响。如果交通诱导信息被合理地提供给驾驶员,路网交通的运行状况将有较大改善,其中延误减少23.7%,停车时间减少31.8%,停车次数减少38.7%;②路网交通运行状况的改善取决于所推荐的替代路径的质量。如果替代路径的质量较差,拥挤现象不但不能得到缓解而且会进一步恶化,并且在替代路径上会形成新的拥挤;③左转次数和左转通行能力是决定替代路径质量的两个关键因素。无论是以出行时间还是出行距离为依据选择替代路径,都应该考虑左转次数及左转通行能力的影响。

动态交通数据故障识别与修复方法

为提高交通模型输入信息的可靠性,通过对交通传感器采集到的动态交通数据的故障进行识别,并根据不同的故障种类采取补充、还原或修正等方法对数据进行修复。分析结果表明,动态交通数据的故障识别与修复方法是可行的,尤其是对数据的补充处理,可以很好地解决因为数据丢失而给后续处理带来的困难。

中国道路交通安全现状、成因及其对策

交通事故已经成为威胁人民生命、财产安全的社会公害之一。笔者在大量统计数据的基础上 ,分析了中国道路交通及交通事故发展现状和造成交通事故的主要原因 ;提出解决交通安全问题应“以人为本” ,逐步改善车辆及道路环境的安全状况 ,加强政策法规的建设和实施 ,从而在全社会形成良好的软硬件交通安全环境 。

交通波理论在交叉口交通流分析中的应用

以交通波理论为基础 ,研究了车辆在交叉口的排队消散过程及其对上下游交叉口的影响 ,并根据交通波的传播方向和速度进一步分析了城市干道交叉口间的车队间隔及其与信号协调的关系 ,建立了相应的数学模型。

一种组合核相关向量机的短时交通流局域预测方法

为有效提高短时交通流预测的精度,提出一种基于组合核相关向量机模型的短时交通流局域预测方法.首先利用C-C方法实现相空间重构,然后根据Hannan-Quinn准则确定邻近点个数,进而构建基于粒子群优化的组合核相关向量机模型,最后采用上海市南北高架快速路的感应线圈实测数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明:基于组合核相关向量机模型的短时交通流局域预测方法的预测误差和均等系数均优于对比方法,其中,平均绝对百分比误差比GKF-RVM模型、GKF-SVM模型和加权一阶局域预测模型分别降低了29.2%、47.5%和59.5%,能够进一步提高短时交通流预测的精度.

基于支持向量机方法的短时交通流量预测方法

在总结已有多种预测模型的基础上,充分考虑了交通本身所存在的非线性、复杂性和不确定性,提出了一种基于支持向量机的短时交通流量预测模型。实例数据验证结果和基于BP神经网络的预测模型的对比结果表明,该模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。

交通方式选择的非集计模型及其应用

应用非集计模型理论与北京居民出行调查数据,建立了交通方式选择MNL模型,并用Matlab优化工具箱中的无约束最优化函数对模型的参数进行了标定。根据所建模型计算出公交车和小汽车的时间价值,求得包含出行时间和实际金钱费用的广义费用,建立了公交车和小汽车出行选择的二肢Logit模型,分析了不同收费价格下两种交通方式所分担的交通出行比率及道路交通饱和度的变化情况,评价拥挤收费政策对优化城市交通结构,缓解城市交通拥挤的作用。研究表明,非集计建模方法能够较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,尤其是将出行者的个人特性影响因素引入模型,提高了模型的预测精度和实用性。

基于认知心理学的驾驶员交通标志视认性理论分析

从认知心理的角度研究了驾驶员对交通标志的视认性,建立了基于认知心理学的驾驶员信息处理过程的概念模型,总结了影响交通标志视认性的两类因素———驾驶员因素和交通标志物理因素。提出了用知觉理论解释不同驾驶经历的驾驶员对标志识别存在的差异现象;用特征说理论解释了标志的独特性有利于驾驶员的识别;标志的信息量不宜超出驾驶员有限的注意力资源以及驾驶员的短时记忆容量限定了交通标志应该具有易读性。为改进交通标志的设计设置,探讨交通标志视认性的指标测度手段,进而为建立起客观实用的认知心理学实验方法及综合评价指标体系提供了理论基础。

高速公路交通事件自动检测系统与算法设计

据估计发达国家高速公路中 60 %～ 70 %的延误是由交通事件引起的 ,而交通事件的早期检测与及早分流可以使由其引起的延误大幅度降低。自 2 0世纪 60年代开始的交通事件自动检测(AID)系统的目标一直是协助交通管理部门处理交通事件。尽管已开发并投入使用了多个 AID系统 ,但是居高不下的误警率 (FAR)和令人失望的检测效果 ,让一些交通管理者不得不放弃它的使用。为了提高 AID系统的可靠性和实用性 ,提出了一种具有三级报警制度的高速公路交通事件自动检测系统框架 ,并以人工神经网络技术为依托 ,设计了基于单个检测设施的 AID算法。模拟计算表明 ,基于单个路段交通流参数标定的模型可以应用于其它路段交通事件的检测。在检测率 (DR)、误警率 (FAR)和平均检测时间 (MTTD)方面都优于目标方法 ,而且由于每个检测器站只需安装一个检测器 ,也降低了高速公路事件管理系统的建设成本。

基于收费数据的高速公路交通状态判别方法

目前高速公路交通数据资源未得到充分利用,使得管理和建设成本较高的高速公路联网收费系统只能实现车辆记录、联网收费等初级功能,导致交通数据资源的严重浪费.为此设计了基于高速公路联网收费数据的路段行程时间估计方法,提出以大、小车速度变化情况为基础,采用模糊C-均值聚类方法对高速公路交通状态进行判别,并应用VISSIM软件分别对上述两种方法验证分析.结果表明,路段行程时间估计方法能够获得高质量的路段行程时间数据,同时交通状态判别方法也能够准确判别出道路上所呈现的交通状态,可为历史数据更新提供技术支持,为高速公路交通管理部门提供精确的决策依据.

城市快速路交通拥挤识别方法

为了从海量动态交通数据中快速识别路网中存在的交通拥挤,通过分析拥挤的特征模式和各种数据挖掘技术的特点后,设计了一种适用于城市快速路的交通拥挤自动识别方法。该方法将占有率、速度和流量三个基础交通流参数进行组合得到新的特征变量,运用优化的多层前馈神经网络模型对特征变量进行处理来判断是否有拥挤发生,通过分析模型输出结果的变化趋势区分常发性拥挤和偶发性拥挤。模拟数据和实测数据对比结果表明,该方法可以识别城市快速路上发生的交通拥挤,具有良好的实用性。

城市交通控制与诱导系统智能协作

交通信号控制和动态交通诱导是城市交通管理的两个主要手段,两者智能协作能提高城市交通管理效率.本文分析了交通信号控制与动态诱导系统的关联特点,利用多智能体技术和融合技术对其智能协作进行研究,提出城市交通信号控制与交通诱导系统智能协作的结构框架,以交通信号控制执行级智能体为例,介绍分析智能体内在结构和作用机制,并研究了城市交通控制与交通诱导的系统协作模型,实现城市交通控制与诱导系统智能协作和全局优化.

动态交通数据异常值的实时筛选与恢复方法

针对实际中检测器原始交通数据存在的大量缺失与异常的实际情况,论文通过分析数据采样间隔与交通流三参数内在关系等因素的影响,设计了4步骤的数据筛选方法,包括初步筛选、阈值筛选、交通流理论筛选和质量控制筛选;提出了基于时间序列、历史数据、空间位置及时空相关性的四种在不同条件下应用的数据恢复方法;以此为基础建立了标准的数据预处理流程。通过北京快速路实际数据验证表明,算法能够有效剔除异常数据,异常数据恢复精度低于10%,同时具有很强的实时性和稳定性,能够满足工程实际的应用。

借对向出口车道左转交叉口交通控制方案优化

为提高借对向出口车道左转交叉口信号配时的科学性以及交通流运行效率,提出借对向车道左转的适用条件,将左转机动车的到达-驶离图式分为8种情况,分别建立每种情况下左转机动车的延误计算方法.以交叉口车均延误最小为目标,以周期时长、主信号与预信号各相位绿灯时间、借对向车道左转车道的长度为优化变量,建立了交叉口信号控制方案优化模型,并采用遗传算法进行求解.以算例的形式对所建立的优化方法进行验证,并与传统控制方法进行对比.结果表明:优化方法可以提高左转机动车通行能力,减少其所需绿灯时间,进而缩短交叉口周期时长;左转相位绿灯时间的缩短减小了直行相位的红灯时间,进而缩短了交叉口的车均延误,在高峰期交叉口车均延误下降比例达到23.8%.