融化交通"血栓",势在必行

生活在北京的人们,每天都在为北京的挤车堵车而叫苦.人们深恐堵车迟到,每天不得不早起赶车,有时即使早起,也未必就一路顺风.我认为加紧制定和实施交通治理措施势在必行.从智能交通的角度出发,我认为北京要解决交通拥堵的问题应当着力从以下几个方面加大治理力度.     

关于用绿色理念规划畅通工程的提案

交通是城市的动脉。交通阻塞、混乱必然会浪费社会资源，增加社会成本，影响城市居民生活质量和人居环境，制约城市社会经济的可持续发展。可以说，交通与城市乃至国家的未来关系是如此紧密。遗憾的是，当汽车开始走进千家万户时，北京、上海、广州、深圳等大中城市相继出现了交通拥堵现象。以北京为例，不少人每天上下班花在路上的时间在2小时以上，造成了社会资源的巨大浪费。解决行路难的顽症自然也成为社会各界关注的焦点。     

伦敦证明交通拥堵收费政策如何在大城市发挥效用

一百年以前，在马车时代，穿越伦敦中心区的道路交通平均速度为每小时11英里。到20世纪末，城市交通的速度仍为每小时11英里，而这还只是平均速度。大多数时间，街道拥堵，车辆只能蠕动或者根本就无法移动。     

环状交通流Washout控制及其稳定性分析

针对环状交通流中因车辆加减速度控制不当引起的交通不畅问题,提出基于Washout控制的拥堵抑制方案。利用最优速度函数,建立了环状车流非线性动态数学模型,为降低将驾驶员操作灵敏程度作为依赖变量的不合理因素,采用Washout控制实现系统在其速度平衡点的稳定运行,并通过小增益方法分析了实现系统稳定的控制参数范围。以20辆车组成的环状车流为对象进行了仿真分析,实验结果表明:所提方案能在100 s内完全抑制环状交通流的拥堵现象。     

华为：以信息技术服务智慧城市建设

目前,随着城镇化的不断加速,城市安全、交通拥堵、环境污染、能源短缺、信息孤岛等问题是摆在城市建设者和管理者面前的严峻挑战,为了更好地应对上述挑战,全球有约600多个城市开始进行了智慧城市建设。     

物联网在智能交通领域的应用

介绍了我国的交通现状:随着家用汽车数量急剧增加,城市交通拥堵现象尤为突出,城市交通管理效率低下。物联网技术的到来为智能交通的发展带来了新的动力。列举了国外先进的智能交通技术及其发展状况,分析了我国发展智能交通的应用领域,得出了发展智能交通的瓶颈所在,探讨了我国智能交通的发展与展望。     

大数据背景下智慧城市破解交通拥堵的策略研究

在经济日益发展的今天,城市的发展越来越快,随之而来的城市交通拥堵问题也越来越严重,交通拥堵现象对城市经济的发展构成严重威胁,有效的解决交通问题迫在眉睫。智慧城市是一种看待城市的新角度,是一种发展城市的新思维。该文以兰州市为例,分析了目前枢纽城市在交通拥堵中存在的问题,结合建设"智慧城市"的理念和技术,尤其指出大数据是智慧城市解决交通拥堵的关键,并提出了加强智慧交通标准体系总体框架、关键技术的开发和使用、破解信息壁垒等策略,对其他城市建设智慧交通有参考价值。     

基于复杂城市道路网络的交通拥堵预测模型

随着城市交通的发展,道路网络越来越复杂,交通拥堵越来越严重,准确预测交通拥堵是城市缓堵保畅,提高城市交通管理能力关键技术之一。传统马尔可夫预测模型中的单变量模型只能解决单个时间序列上的交通预测问题,一阶模型仅考虑了相邻时间点数据之间的影响,高阶多变量马尔可夫模型的预测精度不足,难以解决复杂城市道路网络交通拥堵预测的问题。对此,文章提出了一种添加调节项的高阶多变量马尔可夫模型(AAT-HO3M),证明了模型的收敛性,进行了参数估计,并参考城市道路交通运行评价指标体系,对城市拥堵进行预测分析。通过预测试验证明,AAT-HO3M预测精度高于传统高阶多变量马尔可夫模型和改进高阶多变量马尔可夫模型。预测效率优于改进的高阶多变量马尔科夫模型。     

基于权值优化神经网络的交通拥堵程度决策方法

针对现有的交通拥堵程度决策方法在证据不确定和不完备情况下评价准确率低的问题,提出了一种基于权值优化神经网络方法。首先,采用二次型隶属度描述了各类交通拥堵证据的不确定性与不完备性。其次,由信息熵计算证据的贡献度,并作为优化神经网络的输入层权值。接下来,由初始权值与前序时刻的梯度和自适应更新各隐层与输出层的神经元权值,以期降低不确定和不完备证据给整个网络带来的累积误差。最后,结合实际交通状况进行算例分析,验证了该方法的准确性与收敛性。结论分析表明,所提出的方法能作出准确的交通拥堵程度决策。     

北京交通拥堵指数的多标度扩散熵分析

提供了一种基于标度指数谱的多标度扩散熵分析方法（MDEA）描述北京交通分形动态系统。通过扩散熵分析（DEA）与滑动拟合窗口方法相结合,分析2011年北京交通拥堵指数,展现标度性质的更多信息,提供更可靠的分析。模拟结果表明,在较大的标度范围内,标度指数呈现较大波动,且具有它们自身的指数模式。多标度扩散熵分析方法对于度量交通拥堵指数以及对不同交通状态进行分类提供了一种新的方法。