谈城市快速路规划设计

文章详细阐述城市快速路功能和布局原则,深入探讨了快速路的规划设计问题,可供城市快速路规划设计参考。     

上海城市快速路交通监控系统架构及模型

基于对快速路交通状况的分析，提出建立先进交通监控系统的必要性．构建了由外场设备、通信系统及监控中心构成的系统总体架构．建立了交通检测数据优化模型、交通状态自动辨识模型和实时行程时间预测模型，并应用于快速路交通监控系统建设和运行．     

城市快速路拥挤疏散策略

为实现城市快速路交通拥挤的及时消散,研究城市快速路系统拥挤疏散控制方法。该方法以控制区域内输入车辆数的变化及各入口匝道相连辅路排队长度的变化为研究对象,确定控制区域内入口匝道各自的调节率。通过实例验证了方法的可行性。结果表明:该方法可以缓解城市快速路主路的交通拥挤状况,而且避免了辅路因排队过长而造成的阻塞现象,实现了城市快速路主路及其相连辅路交通状况的改善。该成果可在交通工程实践中为缓解或消除城市快速路交通拥堵提供良好的解决对策。     

城市快速路交通指引系统的设计

本文结合厦门市成功大道交通指引系统的改造建设,对城市快速路指引系统的现状问题进行分析,提出对城市快速路的指引系统设计方法和思路。     

城市快速路高阶流体模型实证研究

在回顾宏观流体模型的发展和分析宏观模型中的高阶流体模型的基础上，利用上海高架快速路实测交通数据，对快速路控制中常用的一种高阶流体模型进行了参数辨识和模型性能分析，验证了模型对于我国城市快速路的适用性；最后给出下一步研究的设想．研究结论可为我国城市快速路的规划、设计、运营和管理提供有力依据和数据支持．     

城市快速路入口匝道控制算法的改进

本文阐述了城市快速路入口匝道控制的机理和作用,对匝道控制方法进行简单分类,分别给出了各种控制方法的模型表达式,并比较分析了不同控制方法的优缺点和给出了各自的适用范围。针对目前城市快速路入口匝道控制中的不足,结合模糊理论控制和支持向量机算法,提出了一种新的城市快速路入口匝道控制策略的标定方法,并给出了基本算法流程,能够满足城市快速路中不断变化的交通状况对控制策略的动态需求。最后,结合广州市某主干道上的实际调查数据,利用本文的控制算法得出了相应的控制方案,并将其用于该主干道的匝道控制中,通过对调查数据的分析表明本文的控制方法能满足动态变化的交通状况,控制效果较好,对城市入口匝道控制的方法研究有一定的参考作用。     

城市快速路的交通管理与控制策略综述

为解决城市快速路系统存在的日趋严重的交通问题,需要对城市快速路进行必要的交通管理与控制。针对城市快速路存在的主要交通问题,依据相关的交通管理与控制原则,对城市快速路主路、辅路以及出入口的部分交通管理与控制策略进行研究,以期为进一步的研究工作奠定基础,并对相关领域的实际工作有所帮助。     

解决城市快速路交通问题的方法研究

对城市快速路进行科学、有效的交通管理与控制,有助于提高城市道路网的整体运行效率。文章以北京的部分城市快速路为例,阐述了城市快速路在实际运行中存在的主要交通问题,并分析了交通问题产生的主要原因,进而从近期和长远的角度出发,结合城市快速路的交通特征与交通管理原则,提出了解决城市快速路主要交通问题的可行方法及建议。     

浅谈城市快速路总体设计的要点

城市快速路主要联系市区各主要地区、主要近郊区、卫星城镇、主要对外公路等,快速路总体设计是在整个快速路设计中的一大重要环节,通过对合肥市阜阳北路(东方大道-北外环高速)段快速化改造的研究,浅谈城市快速路总体设计的要点,城市快速路总体设计的要点主要包含功能定位、主要技术标准、横断面布置、道路总体平面、关键性节点设计、出入口设置.     

城市快速路系统规划要点

通过研究和分析城市快速路系统的功能、形态及其与其他等级道路系统的关系,与城市用地的相容性与城市大容量公共交通网络的关系,总结提炼了快速路系统规划要点,作为为城市快速路的规划设计的参考和借鉴.     

基于多目标数据挖掘的城市交通仿真算法研究

城市交通仿真是智能交通系统领域内的核心技术之一,其基础在于实时交通数据的采集和分析整理.而城市实时交通数据包括静态信息和动态数据,需要将多源数据进行融合并对数据进行分析和挖掘,提取交通特征.提出了一种基于聚类集成的多目标聚类分析框架.同时在此框架下,提出了一个启发式的聚类算法k-WANMI,进行快速有效的聚类分析.实验结果表明,提出的方法有效的满足多数据源的应用需求,提出的框架和算法能够处理混合数据、处理具有不同权重的属性并且能够进行多目标分析.     

城市交通网络面向对象的时空数据模型

引入面向对象时空数据模型 ,把各种实体作为对象 ,把道路作为面状要素描述。作为面状要素的道路对象直接继承原有道路的非空间特征 ,通过道路中心线对象和交点对象来继承原有线状要素的道路特征 ,包括网络关系 ,叠加关系等 ,通过车道段对象来增加作为面状要素的道路特征。     

数据挖掘在中观交通仿真器模型研究中的应用

为克服经典速度-密度模型刻画道路交通流动态变化特性的缺陷,将更丰富的路段检测信息运用到中观交通仿真模型参数的标定过程中. 提出先对路段检测器数据进行预处理,再采用数据挖掘中的局部加权回归,K-Means,k-最近邻以及凝聚层次聚类算法,分别将车流密度、密度与流量作为变量标定车速. 利用现场数据对算法进行了大量测试,结果表明算法是有效的,适用于基于仿真的动态交通分配系统.     

数据挖掘技术在交通事故分析中的应用

结合关联规则与粗糙集的思想, 提出了基于偏好信息的决策规则约简算法, 并将该算法应用于长春市历年的道路交通事故数据分析中, 从而找出交通事故发生的潜在规律.     

基于堆栈模型的数据挖掘算法研究

基于关联规则的数据挖掘算法的时空耗费关键主要有两个：一个是需要对海量事务数据库进行多趟趋势，另一个是在JOIN运算中产生了大量潜在频繁项集。提出了利用堆栈模型动态生成频繁项集，每次用上次为产生新的频繁项集，边产生边判断，把满中最小信任度的频繁项集存放于链表中，减少了JOIN运算产生的多余项所占用的空间耗费。利用事务压缩法来减少事务库数据规模，对每次扫描后的事务数据库进行优化，从而达到减少空间耗费和扫描规模，提高效率的目的。     

一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型

提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,该模型是一个核模型,具有很好的扩展能力和适应能力,该模型因使用了元检测引擎来综合处理来自各个基本检测引擎的数据而提高了检测结果的准确性。文中还构建了一个基于数据挖掘的入侵检测原型系统来分析几种典型的数据挖掘技术的实际应用效果,讨论了数据预处理和特征提取问题。     

考虑预期效应和交通灯影响的城市道路交通元胞自动机模型

提出描述交通灯控制下城市道路交通流动力学演化过程的元胞自动机模型,其中交通灯对于路段上车辆的影响是全局的,驾驶员可根据交通灯的状态及时调整驾驶行为,同时还考虑前方车辆的预期运动.该模型中车辆的运动更加平滑,符合实际交通现象.应用模型中的驾驶策略,可以有效地减少怠速和速度骤减的状态,从而减少机动车的尾气排放.     

基于DNS通信数据挖掘的Botnet检测方法研究

利用僵尸网络(Botnet)进行的各种恶意活动如DDoS、垃圾邮件、网络钓鱼等成为一个现实且发展迅速的问题.本文提出了一种通过分析DNS通信检测僵尸网络的方法.因为DNS通信中包含的信息有限,通常不易区分一个DNS查询是由正常的还是恶意的活动引起,为此我们使用RIPPER算法对DNS通信数据进行挖掘.系统在真实校园网环境中的测试结果验证了此方法的有效性,给出了使用数据挖掘方法建立快速准确的僵尸网络检测系统的可能.