数据枢纽在交通运输领域应用及效益分析

数据枢纽可以通过收集、处理、共享交通运输行业的各类信息,为行业数字化运行提供支撑。此外,数据枢纽还可以辅助行业管理部门开展综合交通规划,完善基础设施运营管理,以及交通事件预警预测和运行状态实时监测。另外,数据枢纽在交通领域的挑战包括数据隐私和安全问题,以及人工智能和大数据技术的应用推广。

大数据背景下高速公路建设项目进度管理的创新实践

在大数据时代,高速公路建设项目变得更为复杂,涉及多主体的协同合作成为关键。本研究提出了一种基于多主体协同的进度管理模型,结合大数据技术,实现项目进度数据的全面采集与整合。该模型通过建立数据共享平台,促进各主体间信息的交流与共享,从而提高项目管理效率。利用大数据分析方法,对项目进度进行深入挖掘,识别潜在风险与瓶颈,为决策者提供科学决策依据。此外,本研究还探讨了多主体协同在项目进度管理中的应用,强调合作与协作的重要性,推动项目各方更加紧密地协同工作,共同推进项目进展。通过实例验证,该模型在高速公路建设项目进度管理中取得了显著成果,为行业提供了有益的经验与借鉴。

数据标签技术在交通应急、管理与执法场景中的应用研究

随着全省交通信息化的不断发展,对交通信息化的综合应用能力要求越来越高,跨部门跨区域信息共享、多类型信息处理、全场景信息互动的要求也越来越迫切。因此本项目将通过标签算法技术,实现对综合交通(包括公路、运管、港航等)相关的数据信息进行综合汇总以及目录数据的设计,通过自动生成交通管理标签,实现多场景的交通应用,生成交通大数据画像,为交通的综合监管、应急响应以及公众服务提供有效的数据应用。项目总体研究通过交通的多类数据汇聚,从而实现交通大数据综合分析的目的,加强交通综合管理的事中事后监管,走权力下放、信息上浮,平台上提、服务下沉的发展道路,深化政务信息化工作。同时在公共服务、市场监管、经济调节、社会管理、应急处置等方面,提高决策、执行、监督等的信息能力。

基于车牌自动识别数据的车辆OD轨迹还原

交通信息采集设备捕获的车牌数据是研究车辆出行轨迹的天然载体,可用于追踪、还原车辆在路网的完整出行轨迹.但是,受技术与设备覆盖等限制,采集的时序车牌数据总是呈现出稀疏不完整的性质.为充分利用车牌数据,研究并提出一种基于稀疏车牌数据的OD轨迹还原算法.该算法首先以间隔时间阈值分离车辆的OD出行链.然后基于K则最短路径算法(KSP)生成多个近似的候选轨迹.最后,采用变分自编码器(VAE)选择决策最优估计轨迹,以获取车辆完整出行轨迹.该方法已在杭州市萧山区实际交通小区进行实施验证.结果显示,所提出的还原算法在测试小区可达95%的综合准确率.此外,在节点缺失率高、摄像点位覆盖率低的情况下,重构算法依然具备良好的性能(高于50%).

基于改进蚁群算法的高速公路协同救援路径规划

针对高速公路多点协同救援路径规划问题,文章综合考虑路段行驶时间和路径安全性两个优化目标,设计路径评价函数。根据高速公路救援的特点,引入"助手结点"的概念来设置信息素初始浓度;引入搜索角、结点直线距离和安全因素设计了启发函数;使用随机选择机制来优化状态转移规则;最后引入奖励机制设计了信息素更新规则,通过这四个方面改进了蚁群算法。在此基础上,建立多点协同救援模型,采用表上作业法确定救援车辆派遣方案。仿真实验结果表明,改进的蚁群算法和原始的蚁群算法相比,不但收敛速度更快,而且优化了全局最优解。改进的蚁群算法与表上作业法的结合,实现了多救援点协同救援的路径规划功能。

高速公路突发事件实体识别及事件分类联合模型研究

针对高速公路突发事件实体识别和事件分类任务中文本表征时存在的一词多义问题,提出使用层次多头注意力网络HMAN来学习文本字向量的高层次特征表示,结合经典的BiLSTM-CRF模型,构建一个称为HMAN-BiLSTMCRF的多任务联合学习模型。模型共享文本特征表示模块,使用CRF对共享表征进行解码获得最优实体标注序列,而全连接层则根据输入的文本特征预测事件类别。在FEIC数据集上的实验结果显示,本文所提出的HMAN-BiLSTM-CRF在突发事件实体识别和分类两项任务中都优于其他对比模型。

机电工程施工管理中的问题及对策

新时期我国经济发展速度的加快,对机电工程建设产生了积极影响,逐渐扩大了其建设规模。实践中为了实现机电工程建设目标,实现对机电设备的高效利用,需要对这类工程施工及管理进行充分考虑,找出相应的措施予以应对,避免机电工程建设效果、经济效益等受到不利影响。基于此,文章将对机电工程施工及管理进行系统阐述,以便为其作业计划的顺利完成提供专业保障。