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城市快速路车辆检测器数据质量评价与控制方法被引量：8: 2013年; 为了提高车辆检测器数据的准确性,设计了城市快速路车辆检测器数据质量评价与控制方法,提出了一种综合考虑单一地点与流量守恒定律的数据质量评价与控制流程。通过分析路段上下游检测截面的流量累积曲线特性,设计了基于流量累积曲线的数据质量评价方法。以路网所有检测截面累积流量调整值与观测值差的平方和最小为目标函数,以流量累积曲线的特性为约束条件,设计了基于最优化技术的数据质量控制方法。采用某特大城市快速路实测数据对本文方法进行了验证和对比分析。验证结果表明:当引入误差分别为0.025、0.050、0.075、0.100时,采用评价与控制方法的计算结果的平均绝对百分比误差分别为2.40%、3.83%、5.70%、8.26%,评价正确率在97%以上,明显优于其他对比方法。; 李琦姜桂艳; 关键词：交通信息采集车辆检测器

基于多时间尺度一步外推的短时交通参数多步预测方法: 2013年; 为了进一步提高短时交通参数多步预测的效果,以自适应指数平滑法、BP神经网络法和小波分析理论作为基础模型,利用前一时刻预测误差确定基础模型在组合模型中所占权重,提出了一种交通参数一步预测组合模型;通过分析交通参数合成和分解机理,在分别提出多时间尺度交通参数合成方法和交通参数分解方法的基础上,设计了一种基于多时间尺度一步外推的短时交通参数多步预测方法,采用某大城市感应线圈1 min时间尺度的交通参数数据进行了验证和对比分析。验证结果表明,交通参数一步预测组合模型的预测效果明显优于任一基础模型,且该方法的多步预测效果明显优于循环一步外推短时交通参数多步预测方法。; 姜桂艳王秋兰李琦; 关键词：交通工程多步预测多时间尺度

悉尼自适应交通控制系统线圈数据短时多步预测双层模型被引量：4: 2013年; 为了进一步改善悉尼自适应交通控制系统(Sydney coordinated adaptive traffic system,SCATS)线圈数据短时多步预测的效果,在对SCATS线圈数据进行预处理的基础上,设计了一种基于动态神经网络的短时多步预测双层模型,包括基于NARX(Nonlinear autoregressive model with exogenous inputs)神经网络的多步预测方法以及基于FTD(Focused time-delay)神经网络的可预测步数在线估计方法,并采用某特大城市SCATS线圈实测数据进行了验证和对比分析。结果表明:本文方法能够进一步降低SCATS线圈数据短时多步预测的误差。; 李琦姜桂艳; 关键词：交通运输系统工程动态神经网络多步预测

宁波港口物流与宁波经济发展的灰色关联分析被引量：10: 2016年; 为进一步明晰港口物流与城市经济之间的关系,根据2003～2014年宁波市港口物流与经济指标的相关数据,构建了灰色关联模型,分析了港口物流与三大产业的关联程度.结果表明,在整体上宁波港口物流与第二产业的综合关联度最高,其中港口货物吞吐量与交通邮政及仓储业投资额关联度最高,外贸货物吞吐量与工业总产值关联度最高,集装箱吞吐量与自营进出口额关联度最高.根据实证分析结果,提出了促进宁波港口物流发展的建议.; 李华姜桂艳吴磊隋晓燕; 关键词：港口物流经济增长灰色关联模型

基于收费数据的高速公路交通拥挤自动判别方法被引量：5: 2014年; 针对高速公路交通拥挤日益严重的现象,通过对收费数据的深层挖掘和高效利用,提出了基于滚动时间序列的行程时间数据合成方法,以此为基础构建了交通拥挤指数,并基于交通拥挤指数的变化特征对拥挤持续时间进行了在线估计;结合收费站布局的时空特征,设计了基本路段和复合路段融合的高速公路交通拥挤自动判别方法.实证分析表明,该方法在判别率提高到96.52%,误判率降低到0.43%的同时,判别时间减少了74%,而且收费数据的获取成本为零.; 杨聚芬姜桂艳李琦; 关键词：交通工程交通拥挤自动判别收费数据

高速公路交通事件自动检测算法被引量：9: 2013年; 为解决目前我国高速公路交通检测器布设数量严重不足所导致的交通事件检测效果不佳的问题,在分析了收费数据特征的基础上,设计了一种基于收费数据的交通事件自动检测算法.该算法以标准偏差法为基础,首先为了减少因交通波动引发的误警,提出了一种基于滚动时间序列的交通参数合成方法;在此基础上,为了减少因常发性交通拥挤引发的误警,提出了一种综合考虑交通参数数据横向时间序列和交通参数数据纵向时间序列的改进方案;进而,为了减少因算法自身的检测逻辑引发的误警,提出了一种基于数据分析时间窗口内的交通参数标准差以及当前采样间隔交通参数相对于其以前平均值改变程度的改进方案.采用我国浙江省沪杭甬高速公路的实测收费数据进行验证和对比分析的结果表明,在相同的误警水平下,本文算法的检测率明显优于标准偏差法,平均检测时间与标准偏差法基本持平,且本文算法具有良好的鲁棒性.; 李琦姜桂艳; 关键词：交通运输系统工程交通事件自动检测收费数据

基于因子定理的路网交通运行可靠性在线分析被引量：2: 2015年; 为了进一步提高路网交通运行可靠性的在线分析效率,以减少信息存储空间、提高算法运行速度为切入点,借鉴图论中邻接矩阵的思想,提出了路网可靠度矩阵的概念。在此基础上,通过应用因子定理设计了路网交通运行可靠性在线分析的新方法。最后使用仿真数据对其进行了验证和对比分析。研究结果表明:本文方法在保证路网交通运行可靠性在线分析效果的同时,显著提高了运行效率,运行时间平均节省了92.72%。; 杨聚芬姜桂艳马明辉; 关键词：交通运输系统工程邻接矩阵

基于k-NN和SCATS交通数据的路段行程时间估计方法被引量：5: 2013年; 为了改善利用SCATS交通数据估计路段行程时间的效果,通过分析SCATS实际交通数据获取时间间隔不一致的特征,构建了SCATS交通数据虚拟时间序列,将利用因子分析法提取的累计贡献率在85%以上的主因子作为交通模式特征向量的构成要素,用欧氏距离作为当前交通模式特征向量和历史交通模式特征向量相似性的测度指标,以路段行程时间估计误差最小为目标选取当前交通模式的近邻数,对交通模式之间距离的倒数进行归一化处理,确定了相似交通模式的行程时间权重,设计了基于SCATS交通数据的路段行程时间估计方法.实例结果表明:与多元线性回归方法相比,本文方法估计的路段行程时间平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差分别平均减少了9.68 s、8.07%和4.5 s.; 姜桂艳李琦董硕; 关键词：路段行程时间估计 K近邻算法

SCATS线圈数据短时多步双重预测方法被引量：2: 2013年; 为了进一步改善悉尼自适应交通控制系统(Sydney coordinated adaptive traffic system,SCATS)线圈数据短时多步预测的效果,在对SCATS线圈数据进行预处理的基础上,将当前与之前若干时间间隔的交通数据及对应的时间点作为交通模式特征向量的构成要素,用欧式距离作为当前交通模式特征向量和历史交通模式特征向量相似性的测度指标,以多步预测结果的误差最小为目标选取近邻数,通过对交通模式之间距离的倒数正规化处理,确定了所选相似交通模式的未来交通参数的权重,设计了一种基于k近邻(k nearest neighbor,k-NN)算法的短时多步双重预测方法,包括SCATS线圈数据的多步预测方法以及可预测步数在线估计方法,并采用某特大城市SCATS线圈实测数据进行了验证和对比分析.结果表明,所提出的新方法能够进一步降低SCATS线圈数据短时多步预测的误差.; 李琦姜桂艳; 关键词：交通运输工程感应线圈 K近邻算法

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国家自然科学基金(51278257)

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