交通信号灯智能控制系统设计与实现

研究了运用PLC技术的交通信号控制系统，用简洁的软硬件使其智能化程度更高。采用PLC与计算机之间的通讯链接技术，完成交通对象的复杂控制。并运用模糊控制原理，将人的控制经验及推理过程纳入系统自动控制当中，使车辆行驶和道路导航实现智能化。     

考虑航班计划的机场短时停车需求预测

为克服现有短时停车需求模型无法直接利用于机场停车需求预测这一问题,利用停车数据、航班计划和气象信息,建立了面向机场停车场的短时停车需求预测模型。首先使用机场停车数据分析了停车场短时车辆到达与离去特性,然后考虑到航班计划对机场停车场短时停车需求的影响,将其与气象状况同时引入短时停车需求影响因素中,建立了基于Conv1D-长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络结构的机场短时停车需求模型。以上海虹桥机场停车场为实例,Conv1D-LSTM模型实验结果的平均绝对误差和均方根误差分别为12.057辆和14.237辆;对比多个其他模型实验结果,所构建的Conv1D-LSTM模型预测效果更优,能有效应用于机场停车场短时停车需求预测。     

基于感知的公交调度发车频率和车型优化模型

基于乘客感知的公交客流需求特征,研究了公交发车频率和公交车型的调度决策问题.针对单线独立运营模式的特征分别建立了基于最大感知和平均感知的公交调度优化模型,并设计算法.最后结合2014年江苏省江阴市K1路公交客流给出了优化算例.案例结果表明,模型具有较强的实用性,能有效地降低公交运营总成本并提高公交运营效率.     

混合交通信号交叉口服务水平确定方法回顾

信号交叉口服务水平是衡量交叉口运行状况以及使用者对其运行质量的感受的重要的定性指标,它既是交叉口设计和交通管理控制措施确定的依据,也是交通设施运行状态评价的基础。本文综述混合交通条件下信号交叉口机动车、行人、自行车服务水平的确定方法、技术和主要成果。在此基础上,展望该研究在我国的发展动向。     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

交通建设项目的风险评估与管理策略研究

本文从风险的定义出发,阐述了交通建设项目风险的概念,对交通建设项目的风险因素进行了分析,从理论上介绍了交通建设项目的整体风险评估的方法,结合实际情况,提出了交通建设项目风险管理的具体建议。     

岳阳市居民出行特征分析及交通发展研究

分析了岳阳市1997年居民出行调查的有关数据,通过出行方式、出行强度等一系列指标,总结归纳出岳阳市居民出行的规律及原因,针对其特点提出了发展公交、交通需求管理等建议.     

基于分辨矩阵的交通拥堵关键影响因素提取及解析

为了给规划、建设和管理不同阶段的决策者提供具备整体性和针对性的决策依据,提高决策的实效性,在全面分析提取交通拥堵影响因素集合的基础上,通过类比分析,选取处理多因素且不完备数据的粗糙集理论方法,构建基于分辨矩阵的属性约简算法模型,结合丰富的实测数据验证分析,提取出导致拥堵的关键因素,包括路段长度、路段车道数、区域出行量、出入口数及两端交叉口连接路段通行能力差。分析结果表明：交通供需平衡在交通运行中的关键作用是不容忽视的,应在设施的规划设计和需求的管控方面加强动态调整力度;分析结论对发展程度不同的城市提供确定宏观交通供需配置及微观精细一体化设计重点的理论及数据支撑。     

一种改进的自适应阈值SSDA的视频拼接算法——在交通场景中的研究与应用

研究并实现了一种改进的自适应阈值SSDA的视频拼接算法,并将其应用在交通领域。主要从倾斜校正,帧图像配准,无缝拼接三个方面进行了研究与论证,实验结果表明,这种改进的自适应阈值SSDA的图像配准方法,减少了计算量并提高了视频拼接的效率,有利于交管部门对路况信息数据的回放和存储,减少数据量。     

水上交通安全信息处理中的神经网络技术

由于航道信息环境的复杂化 ,使得现代水上交通安全面临着很多严重问题。解决这些问题的出路在于采用先进的信息处理理论和技术 ,而神经网络就是一个最佳的选择。研究分析表明 ,神经网络在水上目标的雷达、红外和声纳检测 ,识别 ,跟踪 ,水上交通安全信息融合 ,船舶避碰决策支持等方面 ,具有良好的应用前景