李松松
- 作品数：6 被引量：14H指数：2
- 供职机构：华南理工大学更多>>
- 相关领域：交通运输工程建筑科学自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于收费数据的断面流量估算方法
- 2017年
- 高速公路的流量是反映高速公路交通状态的一个重要参数.目前,针对高速公路断面流量的采集主要依靠人工方式或者通过安装一些车流检测设备来获得,成本较高.结合高速公路收费系统的特点,通过对收费数据的统计分析,提出一种基于收费数据估算高速公路断面流量的方法.首先,对收费数据进行初步的处理,从中计算出行驶时间;然后,根据收费数据中的车辆信息统计出各个OD的交通流量;最后,结合各个收费站出入口的位置信息、路段行驶速度信息以及OD流量来估算断面的交通流量.
- 刘伟铭史煜阳李松松庄岩浩
- 关键词：收费数据高速公路
- 基于PSO-LSSVM的高速公路短时行程时间预测被引量：5
- 2017年
- 高速公路行程时间预测对指导公众出行具有重要意义。鉴于高速公路数据采集难,文中以高速公路收费数据为研究对象,建立最小二乘支持向量机模型对高速公路行程时间进行预测,并引入粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化;利用广东某高速公路收费数据进行验证,结果显示该模型与以往研究相比其相对误差较小,用于高速公路行程时间预测具有一定的可靠性和实用性。
- 刘伟铭雷焕宇翟聪李松松
- 关键词：高速公路
- 大数据中高速公路旅行时间预测仿真研究被引量：6
- 2017年
- 旅行时间预测是智能交通研究中的重要内容,能够形象的反映道路的交通状况。准确的旅行时间预测可以为高速公路管理部门和出行者提供决策支持。而旅行时间预测需要可靠、完善的数据采集系统作为支撑,传统的数据采集方法不但难度大成本高,而且采集的数据量较少,准确度低。而高速公路收费数据准确记录了车辆进出的时间地点等信息,且有足够的数据量。高速公路的旅行时间具有非线性和不确定性的特征,传统的预测模型的预测结果准确性较低。根据旅行时间的这些特征,提出了一种小波神经网络的旅行时间预测模型。仿真结果显示在收费系统的大数据支持下,采用小波神经网络算法的预测结果比传统方法精度有了进一步的提高。
- 刘伟铭李松松
- 关键词：交通工程高速公路旅行时间收费数据小波神经网络
- 基于收费数据挖掘的高速公路旅行时间预测和交通状态判别应用研究
- 随着我国的高速公路路网不断完善,作为高速公路重要的组成部分,收费系统中存储的收费数据越来越多。同时,随着人工智能和计算机技术的发展,数据挖掘被应用到交通领域,智能交通也随之快速发展。如何有效利用海量的收费数据,从中挖掘出...
- 李松松
- 关键词：收费数据数据挖掘旅行时间交通状态判别模糊聚类
- 文献传递
- 遗址博物馆入口空间复合化趋势研究被引量：2
- 2021年
- 入口空间是遗址博物馆的重要门户。本文基于国内遗址博物馆入口空间现存问题,通过调研分析国内外经典案例,归纳总结了遗址博物馆入口空间复合化趋势,提出了不同类型功能集聚和不同类型空间关联两类视角下的空间复合化模式,以此应对城市公共建设用地紧张有限的困局,同时营造出多元化的入口空间模式以适应时代的新要求,希望能对遗址博物馆入口空间设计起到抛砖引玉的作用。
- 黄骏李松松林燕
- 关键词：遗址博物馆复合化
- 中小型博物馆入口空间复合化设计研究
- 在当代城市集约化和综合化的发展条件下，同时随着中小型博物馆日趋日常和开放化，社会各界逐渐认识到中小型博物馆入口空间作为门户，联系建筑内部环境与城市公共环境和自然环境的重要性。文章针对中小型博物馆入口空间功能定位滞后、空间...
- 李松松
- 关键词：中小型博物馆复合化设计
