盐城市BRT-2线路运行速度特性分析

为研究分析快速交通系统运行特征,选取包含有多路段不同专用道形式的盐城市BRT-2线路为研究对象,综合选取了可描述BRT运行特性的车辆平均行驶速度、平均行程速度、平均运营速度3个基本参量,基于数理统计方法和多元分析理论,给出行车速度的一般特性曲线,系统分析了该线路中各站间行程速度及全程运营速度处于高峰与平峰时段的统计特征及分布规律。规律表明:在人民路至建军路与毓龙路至建军路的路段中,由于横向人行道设置不合理与车道数较少,其路段区间车速较低。

城市常规公交车行程时间预测方法

为有效解决城市常规公交车行程时间预测精度不足而导致的公交吸引力下降问题,本文构建了基于PSO优化BP神经网络的城市常规公交车行程时间预测模型。首先,通过文献综述及实测数据分析城市常规公交车辆的运行特征,筛选站点距离、路段所在区域、站点停靠时间、行驶车速、站点间信号灯数量、站点间红灯停留时间作为预测模型的输入变量;其次,在构建基于BP神经网络的城市常规公交车行程时间预测模型的基础上,借助PSO算法的全局搜索能力对BP神经网络预测模型的初始权值和阈值进行优化,并据此设计了基于PSO算法优化BP神经网络的城市常规公交车行程时间预测步骤;最后,以成都市147路常规公交车行程时间为例进行验证。案例研究表明:基于PSO-BP神经网络和基于BP神经网络预测模型均可实现较为理想的预测效果,且基于PSO-BP神经网络预测模型的均方误差和平均绝对百分比误差比BP神经网络预测模型降低了13.2和4.4%,具有更好的预测精度。

基于随机参数模型的平面信控交叉口非机动车左转设施安全分析

城市平面信控交叉口非机动车左转驾驶违法行为是路口发生交通事故的关键原因之一。针对非机动车左转现象,研究平面信控交叉口中非机动车的左转设施对信控交叉口交通安全性的影响。以盐城市平面信控交叉口为例,提取5个信控交叉口约50 h的视频数据,利用统计学的方法构建随机参数泊松交通冲突模型,分析左转非机动车的左转车速、左转交通量、左转间距、中心圈、机动车的左转导行线和交通冲突的关系。结果表明:左转车速、左转交通量、左转间距、中心圈4个变量系数估计结果参数服从正态分布;左转导行线、中心圈可显著降低交通冲突;左转车速、左转交通量和左转交通冲突呈现出显著正相关关系。

基于深度学习算法的儿童交通安全人机互动问答机器人设计

为有效普及儿童安全出行的交通规则及常识,从出行源上降低交通事故发生率,提出以javaWeb程序作为服务端设计、基于交通安全知识与人机交互深度耦合的儿童安全出行人性化解决方案——“出行护卫”。“出行护卫”机器人结合其功能需求,对其整体系统框架、软件结构、硬件连接、以及网络配置等进行了详细设计与研发。该机器人可流畅、准确地实现与儿童交通安全出行问题、日常交际问题的人机互动问答功能。

计算机网络技术在消防信息化工作中的应用及存在问题和对策

随着我国经济与信息技术的发展与进步,信息化建设逐渐成为发展的重点。但是过于繁琐的城镇化规划使得非自然灾害的发生率也逐渐攀升,使得我国的消防建设面临巨大的挑战。因此,推进消防系统的信息化建设对于改变面临的挑战具有时代性的意义,本文就从对计算机消防网络信息化建设管理过程中存在的问题进行分析,据此提出相应的解决策略。