时空依赖的城市道路旅行时间预测

城市道路的旅行时间预测,对于路径规划以及交通管理至关重要.尽管旅行时间预测会受路段依赖、时空相关性以及其他因素的影响,但现有的方法并未考虑如何结合外部因素进行建模,因而可能会有引入错误信息、路段建模时忽略上下游路段间的依赖关系等问题,导致预测精度较差.鉴于此,提出了两阶段的旅行时间预测框架：首先,使用Skip-Gram模型对轨迹数据地图匹配后的路段序列进行编码,将其映射为低维向量,通过该编码方式避免引入错误信息的同时保留了路段间的上下游依赖信息.随后,基于路段编码模式整合天气、日期等外部因素,设计了基于深度神经网络的城市道路旅行时间预测模型.基于真实出租车轨迹数据集的对比实验结果表明,所提方法比对比算法具有更高的预测精度.     

遗传算法的编码理论与应用

编码是遗传算法求解问题的前提,文章分析了二进制编码、格雷码编码、实数编码、符号编码、排列编码、二倍体编码、DNA编码、混合编码、二维染色体编码或矩阵编码等编码的实质内容,在树编码和可变长编码基础上阐述了自适应编码的基本理论,提出了基于相似度的可变长编码和基于结构的agent编码方式,给出了函数优化、TSP、KP、JSP、机器人路径规划、图的划分和倒立摆等典型优化问题的编码方案。     

智慧交通管理系统的设计与应用

智慧城市交通系统建设,能够提高城市交通管理与服务的信息化水平和决策支持能力,是解决交通拥堵,减少交通事故,提高人民生活质量的有效途径。文中结合了交通管理信息、实时定位系统、智能路径规划功能和智能化交通信息分析功能,以出行者的方便和舒适为目的,同时结合GIS空间分析功能,对城市道路信息、公交信息、停车场信息、城市中的各种点位信息进行智能管理,解决了城市道路出现的交通问题。以乐山市为实例进行验证和测试,对实现的系统进行功能性测试,针对智能出行、智能公交、智能路径、智能停车、路径导航、路况信息等功能进行了详细的测试,测试功能实现效果好,系统智能程度高。该智慧交通管理系统具有一定的实用性和技术参考性。     

基于视频信息的城市路段交通安全状态评估方法研究

城市道路交通安全状态实时评估是智能交系统的重要研究内容。针对现有交通安全状态实时评估方法的评估效果不理想的问题,建立了基于视频信息的城市路段交通安全状态评估方法。首先,分析了基于视频信息的交通流参数快速检测方法;然后,从车速离散度的角度提出了影响城市路段交通安全状态的路段车速离散度的概念;最后,建立了基于路段车速离散度的城市路段交通安全状态评估方法。实验表明,所提方法能够实时合理地对城市道路的安全状态水平进行评估,评估结果可以为交通管理部门制定有效的城市路段交通安全改进方案提供相应的依据。     

GIS在智能交通系统交叉口监控中的应用研究

研究了智能交通系统中城市道路交叉口监控问题.着重针对交叉口监控中数据量大,且无法及时进行分析,动态调度和实时控制的问题进行了调查.通过对交叉口监控中大量数据的分析和整合,提出了利用地理信息系统和数据库有效解决海量数据存储和分析的方法.首先讨论了基于海量数据库的地理信息系统的技术框架,提出了一种基于Intergraph Geo-Media的交叉口交通监测模型以及系统实现方法,提高交通管理效率和城市道路利用率,接着探讨了基于GIS的智能交通交叉口监控系统亟需解决的问题.     

基于非参数回归的路段速度估算方法*

城市道路交通运行状况的及时获取对交通管理和出行有着重要的作用,而准确判断交通状况需要利用准确的交通流速度。针对城市道路配备有一定数量的固定检测器,但是浮动车覆盖率不足的情况,提出了基于非参数回归的路段速度估算方法。该方法有效结合固定检测器数据和浮动车数据,对不同时段、路段、天气对行驶速度的影响分别进行分析,建立状态模式库,利用模式匹配估算出道路交通流速度。通过算例分析比较,可知该算法具有较高的准确度。     

浅谈交通管理系统的智能化与人性化

交通管理智能化是交通管理发展的必然趋势。本文简述了世界智能交通系统的发展历程和我国发展状况,并从我国国情和以人为本、实现人性化管理方面提出了建议。     

无线协作网络的物理层网络编码研究进展

随着网络编码技术的发展和对干扰无线信 道的研究,提出了无线多源信息的物理层网络编码,它能够有效融合干扰并提高无线网 络的频谱效率。本文从物理层网络编码的研究背景和研究进展介绍了无线协作网络的物理层 网络编码。本文从几种中继技术入手,针对多源中继系统,介绍了典型模拟网络编码 和数字网络编码的特征和性能,同时也给出了作者的部分工作。本文对中继通信和无线 网络编码的研究有一定参考价值。     

智能交通系统中车牌识别技术的应用与发展

在经济快速发展的同时,城市道路有限、汽车数量不断增加,传统的汽车管理方法不再适用,智能交通系统应运而生.其中车牌识别技术作为智能交通系统的核心技术,利用车牌这唯一标识性来索引和统计车辆信息是实现交通管理的关键手段,但由于外界环境等因素使得车牌识别技术有很大的上升空间,因此研究其起源与发展具有重要意义.     

智能规划的逻辑编码方式研究

逻辑编码方式的设计和实现是基于转换的规划方法有效处理的关键.对几种智能规划方法中的逻辑编码方式予以分析,分别介绍线性编码、基于Graphplan的编码、基于状态的编码、基于动作的编码、基于命题的编码、基于转移的编码、提升的因果编码、基于多值变元的编码、基于有向二元决策图的编码以及基于约束可满足的编码等,并结合国际规划竞赛和相关论文等的实验结论,说明上述编码方式的有效性和可行性,分析该类编码方式在其他领域的应用前景.最后,提出目前智能规划方法中逻辑编码方式研究所面临的挑战、可能的处理方法,以及与之相关的研究热点与趋势.     

基于MFD的城市区域过饱和交通信号优化控制

为了解决交通高峰时段城市区域路网过大的交通需求引起的路网通行效率下降以及区域内部交通流分布的异质性产生的道路资源浪费等问题.本文提出了基于区域路网固有属性宏观基本图（Macroscopic fundamental diagram,MFD）的过饱和区域控制优化模型,建立了边界控制信号和内部控制信号目标函数的双层规划优化,进一步设计了基于BP（Back propagation）神经网络的自适应动态规划（Adaptive dynamic programming,ADP）模型,对建立的双层规划区域交通信号进行求解,实例仿真结果验证了本文方法的有效性.通过本文的研究分析,对城市区域交通的需求管控、拥堵政策制定等城市区域交通管理具有一定的指导意义.     

基于GIS的路面管理信息系统数据库设计与实现

阐述了基于GIS的路面管理信息系统数据库设计的主要思路。在路面属性编码后，运用GIS平台将空间与属性联接起来生成路面空间数据库，为道路信息可视化管理系统做了有益的探讨。     

A Dynamic Road Incident Information Delivery Strategy to Reduce Urban Traffic Congestion

Advanced information and communication technologies can be used to facilitate traffic incident management. If an incident is detected and blocks a road link, in order to reduce the incident-induced traffic congestion, a dynamic strategy to deliver incident information to selected drivers and help them make detours in urban areas is proposed by this work. Time-dependent shortest path algorithms are used to generate a subnetwork where vehicles should receive such information. A simulation approach based on an extended cell transmission model is used to describe traffic flow in urban networks where path information and traffic flow at downstream road links are well modeled. Simulation results reveal the influences of some major parameters of an incident-induced congestion dissipation process such as the ratio of route-changing vehicles to the total vehicles, operation time interval of the proposed strategy, traffic density in the traffic network, and the scope of the area where traffic incident information is delivered. The results can be used to improve the state of the art in preventing urban road traffic congestion caused by incidents.      

三维城市道路仿真模型构建

通过对现有城市道路模型的分析,提出了使用ArcGIS软件构建三维城市道路仿真模型。构造了道路几何网络模块、交通检测模块和控制管理设施模块的二维和三维模型。重点介绍了交叉口节点的二维模型建立,以及基于数字高程图得到城市道路的三维模型。最后将该模型应用于微观交通仿真系统中,可以为仿真系统中其它仿真模型提供空间参照、几何模型和逻辑模型,为各类交通行为数学模型提供存储空间和作用空间,为各种程序算法提供调度接口。与其它道路模型比,该模型能更准确、细致地反映道路网的拓扑关系和道路几何条件,从而为交通仿真模型真实地反映路网交通状态奠定了基础。     

基于有向含权复杂网络的城市交通路网关键路段识别

针对目前基于复杂网络识别城市交通路网关键路段缺乏考虑现实影响因素和路段方向性问题,提出了一种基于有向含权复杂网络的关键路段识别方法。第一阶段利用复杂网络理论将城市交通路网构建成有向含权复杂网络模型;第二阶段利用LinkRank算法对复杂网络中边进行重要度排序,以此识别关键边,即城市交通路网关键路段;第三阶段利用变异的易感—感染（susceptible-infective,SI）模型对关键路段进行影响评估。通过对浙江省海宁市城区的城市交通路网分析,验证了方法的实用性和有效性。     

基于实测流量的局域路网随机分配模型

针对城市局域路网所能获取的出行需求条件通常是重要交叉口的流量数据,而不是完整的出行OD矩阵的特点,在分析城市道路转弯比例时变稳定性的基础上,采用交叉口转弯比例作为重要参数,建立基于蒙特卡罗随机系统模拟思想的局域路网交通分配模型,并给出局域路网仿真分配系数矩阵的计算方法。将该模型在实际路网中进行应用测试,分配流量与实测数据的比对结果验证了该方法的适用性。     

基于时空信息的交通流预测

交通流量预测是城市道路交通信号控制中的重要组成部分。为了提高预测的准确性,基于路口视频检测器数据,提出了一种交通流量预测的交通数据分析方法。随着逐年提高的计算能力,深度学习方法进行短时交通流预测越来越流行,经典的交通流量预测方法通常只能根据被预测道路自身的数据进行分析和决策,而往往较少考虑由同一区域不同道路之间的交通流量关联性。基于城市核心路网交通数据,提出一种基于时空信息的TS-LSTM模型,并与其他经典模型进行比较,所得出的结果验证了相比其他方法而言,该模型具有较高的预测精度。     

一种基于二维码对抗样本的物理补丁攻击

深度学习技术在图像识别领域已经得到广泛应用,识别准确率超过人类平均水平。然而最近的研究表明,深度神经网络的性能会因对抗样本的存在而大幅降低。攻击者通过在待识别的图像中添加精心设计的微小扰动,误导分类器做出错误预测。另一个方面,在数字空间生成的扰动也能够转移到物理空间并用于攻击。为此,本文提出了一种基于二维码对抗样本的物理补丁攻击方法。将生成的二维码贴在道路交通标志表面的指定位置,使得分类器输出错误的分类。实验结果表明了本文方法的有效性,同时,将数字空间生成的对抗样本用于物理空间中的交通标志攻击,仍可以保持较高的成功率。