城市交通仿真实验系统的面向对象开发

依据面向对象软件开发思想，首先对城市道路交通系统进行了实体分析，并由此确定了城市道路交通仿真系统的主要对象类，在此基础上进一步进行了对象建模工作，提出了反映对象类之间静态关系的静态对象模型以及反映仿真系统运转机制和控制结构的动态对象模型，最后，根据对象建模的结果进行了详细的对象设计，确定了各主要对象的属性和功能。     

智能协作技术在交通管理中的应用

从现代城市交通管理的特点和传统控制方法的不足出发出发,提出了一种基于多a-gent的智能化交通管理系统,阐述了它的工作方式并给出了结构设计。     

居住和单位小区对方格网络交通便捷度的影响分析

中国长期传统封闭的生活和工作模式，使城市存在大量的封闭式居住和单位（含公共活动）小区，这些小区内部道路不列入城市道路范畴，外部出行者不能从小区中间穿越。本文从影响交通便捷的因素可替代路径入手，提出了了方形小区对城市方格交通网络的影响度度量指标——任意起讫点对间交通便捷度方形小区影响因子和网络交通便捷度方形小区影响因子的定义．给出其计算方法和性质，并结合西安市交通网络进行了实例分析。目的在于为城市道路改造和新道路设计提供依据。     

交通诱导系统智能化方案及其仿真研究

交通流过程是不确定性很强的复杂过程，用传统的理论方法已经不可能有效解决交通流控制与诱导问题，交通诱导系统（route guidance system,RGS)必须智能化，该文评述了基于动态交通分配模型的交通诱导方法，指出其存在着模型理想化、局限于解析模型和忽视了人的参与与作用等问题，提出了RGS的一种智能化方案，介绍了基于学习机制来实现交通流短时预测和推理得出交通诱导信息的原理，给出了交通诱导智能系统的结构，用仿真研究的结果说明了原理的有效性，得出了交通诱导智能化的方案比依赖某种确定的数学模型的方案更可行有效的结论。     

降雨情景下城市道路交通信号控制优化模型与方法

降雨天气导致城市道路交通运行效率明显下降,现有道路交通信号控制一般尚未建立针对性的信号优化方案。考虑降雨天气降水量、道路积水等因素影响下的交通运行情景,设计了面向交通控制的城市道路交通信息物理系统体系,搭建了基于信息物理系统的城市道路交通控制框架,并建立了交通信号控制优化模型,进一步利用BP神经网络方法设计了模型求解方法。通过搭建实例路口交通仿真模型,对比3种方案下延误时间等多个指标,分析结果表明本文方法在改善降雨情景下交叉口交通运行效率等方面的有效性。     

人工智能技术应用于铁路编组站信息管理的总体方案设计

本文简述了编组站货车管理信息系统（ＹＩＳ）对于铁路扩大运输能力、提高劳动生产率的积极作用，指出了在运输市场环境日趋复杂、铁路运输事业不断发展条件下其原有功能和性能的不足之处，探讨了将人工智能技术引入编组站信息处理的必要性和可能性，并在此基础上建立了智能化编组站管理系统（ＩＹＭＳ）的概念模型和结构模型，最后分析了其产生的效益。     

城市道路交通拥挤收费的博弈分析

在分析城市道路交通拥挤收费基本原理的基础上, 应用博弈论的分析方法,针对用户之间的出行、管理者和用户之间的拥挤收费进行了博弈分析,探讨了影响道路拥挤收费的因素, 设计了基于博弈模型的拥挤收费算法.结果表明: 该算法可以给出不同程度拥挤道路收费的数值区间,对道路拥挤收费定价和交通管理有一定的实用价值.     

基于神经网络的交通信息融合预测方法

为了更加准确地预测动态变化的交通信息，通过分析城市道路交通流量变化的特点，提出一种基于神经网络的融合预测方法。这种方法根据预测数据各属性的特点，将数据构造为多个相关的时间序列。在此基础上，对各序列采取不同的处理方法，然后利用神经网络进行融合，得到最终的预测结果。这种方法可用于数据动态预测的各种领域。实验结果表明，采用这种方法可以有效地改善数据预测的误差。     

城市道路网络交通状态时空演化量化分析

为了使对城市道路网络交通状态的分析不至陷入交叉口或路段内部的交通状态分析,需从中观或宏观的角度去分析交通状态.本文在探讨路网状态特征参数的基础上,定义了"路段拥挤度"指标,通过建立城市交通网络模型,并基于浮动车(GPS)采集数据设计了路网交通拥堵时空演化量化分析的流程,采用"路段拥堵持续时间""区域行程时间延误"区域拥堵路段数量"三个时空参数对路网交通拥堵状态的时空演化进行了量化研究.最后结合上海市浮动车数据与实际交通网络,得出了交通拥堵的延误时间和空间范围与拥堵程度大小的关系等结论.     

可持续交通机理模型构架

本文基于可持续发展的思想，提出了可持续交通的概念和可持续交通发展的过程体系，并在此基础上，采用系统因果图形式，构架了可持续交通的机理模型。