洛阳智慧交通系统的最佳路径算法研究

基于时间消耗的城市道路运行测度空间,是一个非欧氏距离空间.根据洛阳城市交通的实际情况,设计了基于非欧氏距离空间的最佳路径选择算法,它是一个多阶段决策过程,通过递推方法来实现,并通过一个实例,详细讨论了算法的计算过程.     

洛阳智慧交通系统的行车引导系统

主要讨论了支持行车引导系统的数据库、引导基础设施、信息发布的方法及内容以及系统的主要功能.行车引导系统是洛阳智慧交通系统应用的重要组成部分,为人们的出行提供实时、准确的道路现状和通行信息以及最佳的行车路线,合理地引导城市车流,保障城市道路的快捷畅通.     

洛阳智慧交通系统的设计与实现

科技使城市更智慧,让城市学会思考和自我控制来保障社会集约型和可持续快速发展.论述了建设洛阳智慧交通系统的意义,分析了系统的体系结构,重点讨论了洛阳智慧交通系统的总体框架、系统功能、数据库结构和最佳路径分析方法.洛阳智能交通系统的建设,将很大程度上满足人们出行的需要,节约人们的时间资源和城市的道路资源,保障城市交通的畅通,提高政府对控制突发事件的应急能力.     

洛阳智慧交通系统的地址匹配技术

根据洛阳市城市道路分布的实际情况,研究洛阳智慧交通系统的道路动态段技术、地址数据库结构和数据追加方法、地址数据库和道路数据库的匹配策略.     

洛阳智慧停车诱导系统的设计与实现

主要讨论了支持洛阳市智慧停车诱导系统的数据库结构,诱导基础设施,信息发布内容与方法,以及系统的主要功能。洛阳市智慧停车诱导系统是洛阳智慧交通系统应用的重要组成部分,它为人们的出行提供实时、准确的停车信息以及到达目的地的最佳的行车路线,合理地引导城市车流,保障城市道路的畅通,节约人们的出行成本。     

智能交通系统的应用研究

以MapInfo为平台，采用GIS(Geographic Information System)和GPS(Global Positioning System)相结合的方法开发了智能交通系统，具体方法是应用MapInfo软件，设计并制作了一幅包含多层数据（道路交通设置情况、商业点等）的矢量电子地图，再使用MapInfo的二次开发工具MapBasic编写了监控服务程序。该程序除完成数据交换外，还创建了一个动态图层，透明叠加在监控电子地图上，将目标定位数据可视化于该图层，进行实时更新，实现了对多目标的动态监控和实时显示；同时利用VB(Visual Basic)编写通信服务程序，实现GPS接收机的数据采集，以及与计算机之间的通信；并与其他Microsoft Windows 下的用户程序进行动态数据交换，从而使MapInfo等地理信息系统软件可通过该通信软件调用GPS数据，达到动态实时显示和监控的目的。     

基于云边协同的智慧交通系统研究

智慧交通是智慧城市建设的重要构成部分,是将信息技术与社会管理相结合的创新表现。为推动城市交通智慧化进展,智慧交通系统成为当前研究热点。该文对智慧交通系统的基本框架进行了分析,基于云边协同探讨云计算在智慧交通领域的各种应用实现。云边协同有利于弥补传统交通系统的局限,进一步缓解智慧交通发展中的问题,提高数据计算效率,赋能城市交通,推进交通信息化、城市数字化。     

基于模糊层次分析法的机场陆侧智慧交通系统感知水平评价

智慧交通系统感知体系是机场陆侧机电工程建设和运营的新兴领域,其感知水平对建设决策和设施规划具有基础意义?针对机场陆侧智慧交通系统感知水平的评价需求,选取机场陆侧感知设备?感知数据特性以及信息应用水平三个指标为二级评价指标,构建了基于模糊层次分析法的机场陆侧智慧交通系统感知水平评价模型,并通过各指标的敏感性分析说明该方法的应用过程。     

基于卡尔曼滤波的高速道路行程时间动态预测

首先介绍了卡尔曼滤波的算法，并定性说明了其优点－动态性、实时性。然后使用卡尔曼滤波法和传统的预测方法分别对同一观测数据进行了观测和对比，从而定量证明了卡尔曼滤波的高精度性，研究成果对于开发交通信息诱导系统和动态交通分配均具有较大的意义。     

城市路口智能协管系统的应用研究

针对我国城市路口交通目前所存在的问题,该文对现行的城市路口交通监控系统进行了深入研究和分析,现提出了一种新型的城市路口智能协管系统,该系统不仅对路口往来的车辆和行人进行了实时有：故的监管,还能为城市交通监管部门提供实时可靠的路口交通信息。与现有的交通监管系统相比,该系统具有智能性、高效性、创新性等优点,为城市交通的智能化建设提供了有力的保障。     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

基于小波消噪和混沌时间序列的交通流预测研究

基于实际交通流变化的不确定性和交通系统时变复杂的特征,应用小波分析理论,对原始交通流数据进行消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律。再针对交通流的非线性特征及其短期可预测性,应用混沌时间序列预测模型来预测短时交通量。结果表明:先进行小波消噪再进行预测所得的结果与实测值有更高的拟合度,可以用于短时交通流的预测。     

道路交通事故预测模型的构建与应用

利用多种交通事故预测方法构建了事故预测模型,并编制了相应的计算机软件。软件的实际应用表明对道路交通事故实施有效预测,在交通事故的预防、系统规律的模拟、控制以及对交通安全系统的评价等方面有着重大意义。     

基于MIDP的HTTP协议编程及其应用

文章介绍了一种HTTP网络协议在J2ME中的实现方法,并在此基础上设计了一个手机天气预报查询应用程序。文中对该程序设计中所涉及到的各种类库及主要接口和对象都进行了详细介绍,所开发的程序能够较好地实时获取网络上的24、48、72小时天气预报数据,最后给出了程序在仿真器与手机运行情况。     

交通车流量数据的数据库存储及应用

分析传统交通车流量数据管理的不足，对交通车流量数据进行建模，通过数据库方式实现数据的存储，并利用数据库中的数据由程序自动生成交通车流量流向图、柱状图和饼状图等图表，提升数据的管理水平，保证数据的一致性，促进数据的共享，方便用户的访问。     

基于时间序列的数据挖掘在证券中的应用

为更好地对股票数据进行分析,从理论上对数据挖掘中时间序列的产生、应用进行了研究,通过对时间序列处理以及相关性搜索的多种方法的比较和分析,设计一个以股票预测为对象的小型系统。该系统首先对时间序列进行适当的处理,然后进行相似性搜索,分析未来的短时间的走势是否是历史上的重现。同时对得到的结果进行了分析,实验结果表明,该方法能找到股票数据中历史上相似走势,并通过历史走势分析当前的走势。