面向高速公路通行时间分布预测的时空混合密度神经网络

准确的通行时间分布预测可以全面地反映高速公路路网中各个路段在未来的通行状况,辅助实现高速公路中的路径规划,事故事件预警等精细化管理目标.为此,本文提出一种面向高速公路通行时间分布预测的时空混合密度神经网络.具体地,本文利用自适应图卷积通过数据驱动的方式提取路网中的空间特征,有效解决了基于预定义图难以捕获路网信息中完整空间相关性的问题.在时间维度上,不同时间的路网信息存在显著的相关性,因此,本文基于注意力机制自适应建模路网信息的时间相关性,并通过卷积层进一步聚合相邻时间步之间的信息.最后,基于自适应时空相关性建模得到的路段嵌入表示,通过混合密度网络建模通行时间的分布,以实现高速公路中各个路段的通行时间分布预测.     

高速公路收费系统的新技术展望

文中叙述高速公路收费系统的发展方向，对3层C／S结构和电子收费技术中的自动车辆识别系统、逃费抓拍系统的构成和工作原理进行了具体的分析。     

京津塘高速公路收费新系统性能评价

随着计算机技术的不断更新及网络技术的发展，我们现行的收费系统的技术已明显落伍，也跟不上京津塘高速公路发展的需要，因此京津塘高速公路收费系统的技术急需改造。