基于基准与偏差的日交通流预测方法

近几年路面卡口监控设备数目快速增长,积累了海量过车数据。本文在对卡口数据进行修复的基础上,将日交通流分解为基准与偏差两个部分,并利用交通流的周期相似性对日交通流进行预测。结果表明,该方法可以在数据缺失或异常波动的情况下实现日交通流的,准确预测。

基于加权k-means算法的车辆使用特征研究

为确保出行管理措施的合理性与有效性,建立了基于加权k-means算法的车辆使用特征分类模型,并对各分类中车辆组成、在流量中的占比、车辆来源地与目的地进行了研究,最后结合各类车辆使用特征提出了管控建议。研究结果表明,基于加权k-means算法的数据挖掘方法可以对不同使用特征车辆进行有效分类,有利于交通管理者掌握交通流组成情况并进行精细化管理,对于缓解城市拥堵,提高交通系统运行效率具有重要意义。

物联网技术背景下电动自行车管理中的问题及对策研究——以外卖电动自行车为例

针对电动自行车管理中存在的缺乏有效管理机制及违法取证手段、赔付困难等问题,提出在物联网技术背景下创新电动自行车管理机制,通过对电动自行车违法的取证,规范电动自行车有序停放;公安交通管理部门、邮政管理部门、外卖企业等各单位之间实现数据共享,进而加强监督外卖骑手的驾驶行为,最终达到从源头到过程的每个环节都对电动自行车的安全进行管控的目的,为相关部门的决策提供参考意见。