摘要：以两点间的有效路径为基础定义了个性化城市多目标最短路径,给出了个性化城市多目标最短路径优化数学模型,并归纳总结了城市内一般驾驶员出行路径选择行为的3个共性特征,进而提出了一种基于有效路径集合迭代计算的多目标最短路径随机优化算法,以自定义的3个弧阻抗设计了有效路径集合的初始化和迭代更新方法,构建形成的路径寻优机制,给出了计算结果的评价方法。与遗传算法的对比实验结果表明,提出的模型和算法的计算结果贴近实际,且计算速度更快。

摘要：为解决路段下游线圈检测信息因受交通控制信号影响无法估计路段行程时间的问题,通过分析车辆在停车线处的动力特性,利用牛顿运动定律,对路段下游线圈检测车速进行分析修正,获取车辆通过停车线的修正车速.分析了车辆排队前部与其后车辆在通过下游检测线圈的不同运动特性,分段估计车辆通过路段的时间.用VISSIM4.20模拟软件设计实验,对比分析了基于路段上下游线圈检测信息进行的路段行程时间估计结果.实验结果表明,利用提出方法估计的结果较基于上游检测信息估计结果的准确性和稳定性均有提高.

摘要：针对现有路径诱导算法无法实现多点连续搜索的不足,提出了一种可以满足出行者一次出行中访问多个兴趣点(Point of interest,POI)的ASSA算法(A*-based sequenced search algorithm)。ASSA算法优化了路网搜索结构,大幅地减少了数据访问量,并通过兴趣点近邻区域的时空关联推理,得到最优出行路径。并基于城市POI兴趣点信息,对兴趣点数据进行了分类划分,设计了多规则下的兴趣点访问机制,并对其进行了试验验证。结果表明:相比于NS最近邻算法,提出的ASSA算法可以提高计算性能16%以上,并避免了非最优路径的出现,可以有效地满足出行者不同规则下的兴趣点访问需求。

摘要：交通运输本身就是综合性、工程应用性极强的行业门类,为了符合交通强国背景下交通人才“既专且广”的培养需求,以专业课《智能运输系统概论》、《交通环境保护》和校公选课《交通与安全》为例,基于OBE理念对课程教学进行整体设计,对交通工程专业课程与通识课程融合进行了探索,并进行了问卷调查和分析,可为同类课程的持续改进提供参考及依据。