摘要：交通综合治理是改善城市交通拥堵问题的合理举措,目前交通综合治理业务缺乏统一的全流程业务支撑平台,治理决策纯依赖咨询单位人工经验,治堵任务管理较为粗放,治堵效果缺乏量化评估,在“交通强国”“互联网+”背景下,亟需要通过数字化手段实现交通精明治理。交通综治“五段式”治理模式按“问题诊断-成因洞察-方案比测-治理实施-评估考核”的主流程,构建交通综治技术体系,以项目为评估视角,形成面向自定义研究对象的综合治理聚合维度,为交通拥堵综合治理业务的各环节进行全面赋能,进一步提升交通综治业务的数字化、信息化、智慧化。

摘要：随着城市的快速发展,传统城市道路建设模式的弊端日益凸显。传统城市道路设备布设凌乱,路面重复开挖,建设与运维成本高;智慧化建设缺乏统一部署,数据难以融合并发挥出更大的价值,导致道路管理措施单一;目前道路总体智能化水平不足,难以服务智能网联场景下的车路协同交互。在新基建国家战略背景下,以数字赋能道路建设已成为大势所趋。现深入探索涵盖路段、路口、路面的全空间智慧道路集成化体系研究,依托数字新基建,以数据与计算为新动能,面向智慧道路的全生命周期——“规划、建设、管理、养护、运营、应用、服务”,打造由硬件定义的软件,集约化整合道路上的人、车、事、物、情数据,同时连接各垂直领域的业务系统,实现数据共享及业务的双向联动,助力城市道路空间治理的效能提升及市政道路“一网统管”业务的流程再造,优化市民的出行体验和获得感,达到共建、共享、共治的城市治理目标。

摘要：为支持出租汽车运营评价和行业规划,科学掌握其运营现状与特点,以深圳市一个典型工作日为例,研究浮动车数据挖掘在出租汽车运营特征研究中的应用。依托对浮动车数据的特征解析,提出面向出租汽车运营特征分析的数据处理流程,针对空驶率、运营速度、载客运营时长、出行需求的时空差异等方面分析深圳市出租汽车行业运营现状与特点。该研究可为出租汽车运营评价提供新视角,从对既有数据深度挖掘的角度提升行业效益。

摘要：随着城市化的建设,大型室内场所由于其面积大、空间布局结构复杂等原因,人们对室内场所的定位需求日渐迫切,结合物联网技术的飞速发展和硬件技术的成熟,室内定位技术得到很多学者和机构的关注。本文对室内导航定位技术的发展进行系统介绍,包括室内定位技术、室内定位原理、室内定位算法模型和定位技术融合模型。最后对室内定位技术发展趋势进行了总结和展望。

摘要：台风天气作为特殊气象情况,对城市交通出行造成的影响是巨大的、难以预估的。在台风天气下,对交通运行状态进行即时、有效的感知与分析,是制定交通应急政策、减少经济损失的有效手段。本文以深圳市2018年第2号台风"苗柏"为例,利用气象、交通指数和积水点预测系统,综合分析评估了台风"苗柏"对深圳道路交通运行的影响,指出主要积水路段和拥堵区域,尤其从片区级的角度提出十大脆弱片区的综合整治方案及相关管理建议。

摘要：为实现在多楼层大面积的室内环境下获得精准定位信息,以芬兰Tampere大学的公开数据集为基础,建立基于Wi-Fi位置指纹算法模型。使用自动编码器模型和神经网络模型结合训练进行主动降维和主成分提取,进而采用分类训练构建改良后的楼层分类模型。使用改良后楼层分类模型楼层分类精确率达到92%,结果优于自动编码器模型和神经网络模型;神经网络模型结合加权KNN算法实现定位精度在4米左右,算法有效性高于传统Wi-Fi指纹室内定位算法。改良后楼层分类模型结合加权KNN算法,可作为大型室内定位最佳模型。

摘要：交通指数是城市交通治理中最基础、最直观的评估方法。多源数据融合技术,能有效提高交通运行评估的精度。引入互联网实时数据提升了指数的空间维度偏差,尤其是偏远区域;引入定点检测技术则有效校核了指数在时间维度的偏差。本文基于多年的大数据工作实践,首次提出标准化云平台的概念,并阐述了“多源数据接入与处理-软件硬件架构-在线动态发布”等完整的解决方案与实践,通过云平台技术转移,使各城市交通研究者从繁琐的大数据处理和IT技术无边的海洋中解放出来,轻松拥有自身的大数据分析系统,把更多的精力投注于交通本身的技术和算法创新。

摘要：为了提高城市道路交通状态预测的准确度,适应交通状态剧烈变化,提出了基于K邻近算法的实时交通预测框架。该框架以路段平均速度的时间序列构建特征向量,提出并应用差分序列考虑交通状态的幅度变化,滚动预测不同道路类型的短时交通状态。实验结果表明,增加差分序列的K邻近算法能准确地实现不同道路类型的短期交通状态预测;对比支持向量与随机森林算法,验证K邻近算法更适应交通状态变化剧烈的次干道交通预测。

摘要：伴随城市蔓延、道路建设、用地开发约束,大城市综合交通环境日益复杂,道路交通拥堵、交通枢纽密集、停车困难等交通现象尤为突出,传统的交通综合治理技术手段已经不能适应新时期城市交通发展要求。该文详细阐述了交通大数据的集成关键技术,以实现交通数据的全覆盖、全关联、全开放和全分析;以此为基础搭建了大数据公共服务平台、综合交通运行指数、实时在线仿真等系统;系统总结了交通大数据集成技术在拥堵治理、规划决策、精准管控、安全环保、共享服务等综合治理层面的应用,实现了城市交通综合治理从被动改善到主动治理、从感性认知到量化监测的转变。

摘要：城市交通需求增长迅猛,传统粗放型的交通建设、管理难以适应现代化综合交通体系进一步发展的要求,对科学决策与精细化综合治理要求不断提高。量化评估交通运行状况,基于多源大数据的深度融合和关联挖掘,精细化评估交通运行,把握交通发展规律,改善交通环境,是城市交通可持续发展的重要保障。基于多源异构的交通大数据,建立集监测、评估、预测于一体,支持城市交通运行监测,支撑城市交通综合治理的道路交通运行系统,可有效对交通拥堵提前应对与预警,实现城市交通综合治理的量化分析与评估。