校园环境安全与可持续发展的思考

以车流量调查为例 ,分析高校校园交通安全及其可持续发展状况 ,提出了通过采取分离附属机构、人车分离路网、生态停车、提高绿化、亮化率等对策 ,构建了高校校园环境安全框架     

A Feasible Partial Train Traffic Simulation Using Diagram Expressed in Network

Ａ　Ｆｅａｓｉｂｌｅ　Ｐａｒｔｉａｌ　Ｔｒａｉｎ　Ｔｒａｆｆｉｃ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　Ｕｓｉｎｇ　Ｄｉａｇｒａｍ　Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ　ｉｎ　ＮｅｔｗｏｒｋＣｈｅｎｇＹｕ（ＲａｉｌｗａｙＴｅｃｈｎｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅＫｏｋｕｂｕ...     

交通工程投标报价浅议

合理、准确的工程预算与前期情报资料收集是做好投标报价的基础，成本估算是投标报价的关键，报价策略决定最终报价定位，适当的报价技巧运用是决定能否中标和取得期望经济效益的手段。     

利用GIS和数字地图自动生成交通需求模型中三维道路网

以GIS的空间计算功能和已有的空间数据为基础，同时考虑道路在水平面和纵断面上的空间特征，为交通需求模型开发出一种半自动的道路网的制作方法，在手工矢量化平面路段后，实现了自动调整路段端点和自动插入节点，在路段的平面曲线的顶点间插入高程点，并将高程点和DEM（digital elevated model）数据重叠计算路段的高程 太，进一步得到了路段的实际地理长度。     

移动话务网管系统中直连网元方案的实现

为满足中国移动公司维护体制集中化的需要，需对现有话务网管系统进行改造，增强告警监控及操作维护功能的可靠性、可用性。提出了一种GSM话务网管系统直连网元方案可满足上述要求，以成都地区GSM话务网管系统直连网元方案的具体实现为例详细介绍这种方案的实现过程。     

我国未来城市交通发展趋势探讨

文章分析了我国城市交通存在的问题及城市交通系统的发展趋势，阐述了城市轨道交通系统的优点，提出城市轨道交通系统的合理发展，不断完善我国城市交通系统。     

基于XGBoost的短时交通流预测模型

为提高路段短时交通流的预测精度,选取路段平均旅行时间作为预测指标,建立了一种基于极端样度上升(extrem gradient boosting,XGBoost)的短时交通流预测模型。首先通过对交通流数据的分析,在考虑交通流时空特性的基础上,分别构建目标路段时间序列训练集、测试集以及时空序列训练集、测试集,然后基于XGBoost模型以及构建的训练样本集建立时间序列预测模型以及时空序列预测模型,并利用训练好的模型进行预测,最后将模型预测结果与线性回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:基于XGBoost的短时交通流预测模型能够对路段未来时段平均旅行时间进行比较准确的预测,其中时间序列预测模型均方根误差为5. 32,时空序列预测模型均方根误差为4. 82,均低于线性回归模型和神经网络模型,且相比于仅考虑时间因素的短时交通流预测模型,同时考虑时空因素的预测模型得到的误差更低,预测效果更好。     

智能交通系统主要技术的发展

 以城市智能交通和智能交通新技术两个角度为重点,盘点了智能交通发展现状,分析了关键技术及其发展状态;探讨了交通大数据平台及其应用、视频技术、分析研判技术、交通控制技术、车路协同技术、城市交通大脑、无感技术等关键技术的未来发展;结合交通强国战略要求,提出了未来智能交通发展的重点方向与建议。     

通勤交通方式链适应性评价与优化导向

从通勤者视角,将通勤距离分为长、中、短3组,采用统一的出行时耗可接受度评价标准,从门到门行程速度、广义成本、可靠性、满意度和选择比例分别分析不同通勤距离分组下各方式链的行程速度、可靠性、广义成本与满意度相关性,基于相关性分析结果建立适应性好的方式链判断标准.根据这一判断原则,挑选出通勤距离分组下适应性好的方式链类型,以适应性好的方式链所具有的特征指标为参照对象、公共交通优先发展为约束条件,提出通勤距离长、中、短分组中各交通方式链优化导向,为通勤交通服务质量的改善提供决策参考.     

基于元胞自动机的绿色驾驶行为特征仿真

绿色驾驶是可以使驾驶人在驾驶过程中节油减排的一系列驾驶措施。为了研究绿色驾驶的行为特征,建立了多车道元胞自动机模型进行仿真,并以北京北三环某路段作为仿真场景对模型进行标定和验证。利用该仿真模型,研究纵向驾驶行为和横向驾驶行为对交通运行、能源消耗以及尾气排放产生的影响。构建了绿色驾驶行为判别标准,并通过预测得到绿色驾驶行为特征。研究发现,缓慢加速、保持车速稳定、将车速保持在合理区间以及保持较大的安全间距是符合中国道路特性的绿色驾驶行为。