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交通信息工程及控制论文摘要范文交通信息工程及控制论文摘要写 学科领域的交叉融合是当代科学技术发展的显著特征.现代综合交通科技领域为计算机、网络通信、电子信息、社科管理等不同领域之间的交叉与融合提供了汇聚点,通过多学科交叉融合可以促进创新人才的培养,满足国家在交通科技领域对具备综合技术和研究能力的复合型人才的需求. 为了达到提高研究生创新思维能力、培养创新型人才的课程教学目的,针对我国交通信息工程及控制专业研究生创新能力不足的问题,从课程教学体系改革、研究性教学模式、实践性教学、一体化教学平台等角度探讨高质量、创新型专业研究生的培养. 介绍东南大学交通信息工程及控制专业的基本情况,在培养目标、课程体系、教学方法及创新能力培养等方面所做的探索工作,学科发展中存在的问题及对策. 研究性教学方法是提高硕士生创新思维能力,增强课程教学研究性的重要手段.针对我国交通信息工程及控制专业硕士生创新能力不足的现状,可采用专题报告作为切入点,进行研究性教学实践.本文从交通信息工程及控制专业硕士生的课程体系改革,研究性教学方法及创新能力培养等若干方面探索研究型专业人才的课程教学改革. 分析了现有交通信息服务系统存在的感知能力有限、服务方式单一和动态信息更新不及时的问题,围绕当前交通工程和信息技术领域的研究发展趋势,提出了一种泛在交通信息服务系统(U-TISS)的架构,将先进的协同感知、泛在网络、云计算、大数据等技术综合运用于交通信息服务领域,实现交通信息服务系统与交通物理系统的深度融合.U-TISS架构包括感知、网络、计算和服务4层次.感知层主要通过传感器、射频标签、识读器、摄像头、全球定位系统、车载智能终端设备等,实现对人、车、路、环境的全面感知,网络层是以ZigBee、蓝牙、DSRC等短程通信为主的末梢节点通信与以3G/4G或有线通信链路为主的承载网络通信,通过车路短程通信和自组织网络、路侧与感知中心的承载网络实时采集和传输各种交通信息,构建交通要素信息的精准获取与发布体系,计算层利用云计算技术实现有效的交通富信息挖掘与提取,提升交通信息服务质量,服务层构建基于泛在网络和云计算的交通信息服务平台,通过移动智能终端、车载终端、资讯广播、可变信号板等信息发布方式,为交通参与者提供实时动态的交通信息服务和丰富全面的辅助决策支持,实现交通信息服务的智能化与个性化.基于U-TISS架构,分析了实现U-TISS的关键技术,包括智能终端的普适感知与交互、车辆精确定姿与定位、交通信息路侧协同感知、车车/车路短程通信与组网、车载移动互联、交通信息云管理、交通大数据分析与挖掘、信息安全与隐私保护.分析结果表明:U-TISS具有泛在感知、开放互联、实时传输、深度挖掘与优质服务的特点,能够从安全性、高效性、便捷性和环保性4方面改进与提升现有交通信息服务系统的服务水平.在安全性方面,基于DSRC的车车/车路通信与组网技术使驾驶人可以获取超越视距、超车载感知能力范围与多时空尺度的交通信息,增强车车/车路间的协同能力,在高效性方面,借助泛在感知的海量路网运行信息和云计算平台提供的大数据分析技术,通过精细化的管理实现交通系统的高效运行,在便捷性方面,通过智能终端能够为公众出行路线、方式和出发时间的个性化*提供支持,在环保性方面,通过对车辆控制系统提供更多的行车环境信息实现车辆控制的优化,通过大数据或社交网络提高驾驶人对环保驾驶的认知,实现绿色出行.U-TISS关键技术的深入研究、推广与应用,及相关行业标准与规范的出台,将引起交通信息服务类应用商业模式的创新与变革,最终实现协作式智慧交通. 在 _、甘肃省（科技厅、教育厅）和学校的正确领导和支持下,甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室同光电技术与智能控制 _重点实验室、甘肃工业交通自动化工程技术研究中心和兰州交通大学自动控制研究所及兰州大成自动化工程有限公司既相. xx年8月23日至26日,由上海工程技术大学城市轨道交通学院和上海轨道交通维护保障中心通号公司共同主办的,首届城市轨道交通信息工程与控制研讨会,在上海成功举行.全国的15家地铁公司、14家本地通信信号相关单位的80多位高级管理人员和技术专家参加了本届研讨会.本届论坛主要围绕城市轨道交通信息工程与控制, 本论文依托于国家自然基金重点资助项目城市路网动态交通管理与控制关键理论及其模拟技术研究(50338030)子项目交通堵塞预测与预防理论及方法研究. 本文在对道路交通信息和交通信息发布系统研究现状进行分析的基础上,对地理信息系统技术在系统开发中的应用进行深入研究,并按照软件工程思想开发了基于GIS的交通信息发布系统的原型实验系统,对系统的开发流程以及方法进行了探讨,并重点探讨了原型实验系统数据库的设计和交通信息动态定位显示中所运用到的相关技术. 首先,论文对基于GIS的交通信息系统的开发模式进行选择,对系统用户界定以及系统需求进行了详细分析,然后对系统功能进行设计并确定系统的逻辑框架和结构框架以及系统所使用的关键技术,最后确定系统开发环境. 其次,论文对系统关键技术的运用与实现进行了重点研究,主要包括系统数据库与交通信息动态定位显示技术的设计和实现,这其中运用到了数据库信息管理技术、线性参照方法、动态分段技术等,提出了基于联机分析处理的数据模型与基于车道的数据模型,并通过对线性参照方法和动态分段技术进行详细的分析,给出了交通事故与路段拥挤信息动态显示的方法及流程. 最后,对原型实验系统进行开发实现,本文对原型实验系统各功能模块的设计和实现过程进行了详细阐述,并介绍了其操作界面与实现结果. 发展智能交通系统是各大城市解决交通拥堵问题的重要战略.目前智能交通系统已经发展到中高级阶段,丰富的交通数据检测手段为交通数据分析、控制、决策提供很好的数据基础,这方面已经成为研究和工程应用的热点.传统的交通控制和交通诱导系统是基于实时交通流数据检测的,检测到交通流状态即通过既定的控制和诱导算法计算并实施控制,它存在以下问题： （1）由于缺乏历史交通数据分析和交通预测,交通控制和诱导缺乏预见性,只能根据最近的短时间内的交通参数选择控制方案进行交通控制. （2）交通控制系统和交通诱导系统的数据没有进行有效的融合,从而无法建立交通控制和诱导的协同模型. （3）现有的交通控制系统没有考虑突发的交通事件对于模型的影响,因而无法把握交通流变化的突发性特征,交通控制和诱导具有明显的滞后性. 针对上述问题,为了提高交通控制的预见性、对于突发交通事件的快速反应能力以及建立交通控制与诱导协同,本文在动态交通预测、交通事件检测以及交通控制与诱导协同模型方面开展创新性研究,主要的研究内容和创新点包括以下四个方面： （1）研究提出一套交通流数据预处理的方法,包括错误数据的判别和修正方法、丢失数据的补齐方法以及冗余数据的约简方法,并将这些方法应用到广州市交通流检测系统中.良好的数据质量是交通流预测的基础.在工程实际中,交通流数据是充满噪声的,不可能直接利用.因此,必须先对原始数据进行预处理,也是所谓的数据清洗.本文总结提出的数据预处理方法是面向工程实用的,具有指导实践意义. （2）研究提出了一套实用的基于视频图像的交通事件检测方法,并将这些方法应用于广州市交通事件检测系统.如此一来,可以克服基于交通流检测器数据分析的交通事件检测方法的依赖性,视频检测的方法可以充分利用当前城市交通视频的丰富资源,大大减少工程投资,具有重要意义. （3）提出一种适用于城市智能交通控制和诱导的短时交通预测模型,包括基于支持向量机的交通预测模型,重点研究核函数的建立和参数的选择和优化方法,并在工程实践中进行验证.为提高交通控制系统对交通流变化的自动适应能力,文中提出了基于支持向量机（SVM）回归的短时交通流预测模型,总结出在工程应用中的建模流程,并采用广州市交通流检测系统的数据对模型进行实验和定量分析,验证了模型的可行性、有效性,为后续的工程应用提供基础.最后,研究如何采用粒子群算法对参数的选择进行优化. （4）提出基于融合交通动态的交通控制与诱导协同模型,建立基于交通预测的交通控制诱导协同平台,最后采用仿真方式验证了模型和平台的可行性和有效性.对于目前交通控制系统与交通诱导系统的交通流数据检测、分析和控制都相对独立的现状,本文首先研究了面向交通动态的信息融合技术,对包含历史数据的短时交通预测、交通事件检测结果和实时交通流数据进行有效的信息融合,同时结合神经网络算法对交通控制与诱导的协同优化进行研究,最后形成了融合交通动态的智能控制与诱导协同模型.在协同方面,该模型选择一种决策级融合的模式,提出一个具有中心协调系统（CCOS）的交通控制与诱导协同模型,并采用神经网络专家系统来确定模型中的参数.为了验证其有效性,本文选择了一个典型的路网进行仿真,同时利用实际数据通过带专家监督的神经网络进行训练,得出算法中的相关参数后,以此来实施基于交通预测和实时交通状态的交通诱导和控制,最后对使用诱导控制的前后交通实际流量数据进行实例分析对比,从而证明模型的可行性和有效性. 综上所述,本文就交通流预测方法的应用进行研究,深入讨论了基于支持向量机回归的交通流预测模型,并应用到交通控制与诱导协同模型的改进,同时还考虑了突发的交通事件对于模型的影响.这些研究和实践对于解决当前ITS中的交通控制与交通诱导这一难点问题起到重要的参照作用,也为后续研究提供了重要而有益的参考.上述研究和实践将为理论研究和工程研究提供重要的参考价值. 经甘