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第一章绪论1.1 研究背景1.1.1问题的提出改革开放以来，随着我国现代化、城市化进程的加速，交通拥挤问题也逐渐产生并日益严重。
近20年，内地民用汽车年平均增长率为13.3%，私人汽车年平均增长率高达23.7% 。
其中，北京作为人口超过2000万人、机动车500万辆的特大城市，交通拥堵已成为制约城市发展的主要问题，2010年10月的美国《外交政策》一书更是将北京列为世界五大拥堵城市之首。
城市交通拥挤已严重阻碍中国城市经济及空间布局结构的良性发展，在社会各个方面造成负面效应，具体表征为时间延误、能源浪费、大气污染及情绪影响等。
这些负面效应使得社会外部成本增高，危害了人类的经济利益和健康安全，更不符合建设和谐交通的目的。
因此，从科学的角度对城市道路拥挤的根本原因进行深入分析显得格外重要。
这不是单纯地统一增加道路基础设施建设、扩大路网规模来满足不断增长的交通需求量，而是通过拥挤识别确定城市不同道路的拥挤度来实施不同的解决措施。
建立完善的、符合我国国情的交通拥挤识别体系并合理运用成为当务之急。
1.1.2 研究意义我国是一个人口众多的发展中国家。
自1991年以来，我国的经济发展速度持续超过10%，而持续的经济增长使得人民对交通的需求扩大。
汽车产量增大，人民的购买力上升，人民的配车率提高，私人小汽车的数量快速增长,城市的交通需求与交通供给出现了不平衡状况,导致了城市尤其是大城市严峻的交通拥挤问题。
因此，此次研究的目的就是通过分析交通指挥中心的固定检测器采集和实地考察的交通数据，在交通拥挤识别体系下，计算出有效的道路实时动态交通信息，根据获取的数据信息实时、准确地为管理者制定合理有效的交通拥挤疏导策略。
1.2国内外研究现状1.2.1拥挤识别研究现状到目前为止，国内外对很多学者研究开发了许多的 ACI 算法。
加利福尼亚算法。
通过比较邻近检测站之间的交通参数数据，对可能存在的突发交通事件进行判别，由此确定交通拥挤的发生。
第二章 交通流特性第一节 交通调查交通调查：在道路系统的选定点或选定路段，为了收集有关车辆（或行人）运行情况的数据而进行的调查分析工作。
意义：交通调查对搞好交通规划、道路设施建设和交通管理等都是十分重要的。
调查方法：（1）定点调查；（2）小距离调查（距离小于10m ）；（3）沿路段长度调查（路段长度至少为500m ）； （4）浮动观测车调查； （5）ITS 区域调查。
图2—1中，纵坐标表示车辆在行驶方向上距离始发点（任意选定）的长度，横坐标表示时间。
图中的斜线代表车辆的运行轨迹，斜率为车速，直线相交表示超车。
穿过车辆运行轨迹的水平直线代表定点调查； 两条非常接近的水平平行直线表示小距离调查；一条竖直直线表示沿路段长度调查（瞬时状态，例如空拍图片）； 车辆的轨迹之一就可代表浮动车调查；ITS 区域调查类似于在不同时间、不同地点进行大量的浮动车调查。
图2—1 几种调查方法的时间—距离图示时间（s ）距离（m ）高速公路车道一、定点调查定点调查包括人工调查和机械调查两种。
人工调查方法即选定一观测点，用秒表记录经过该点的车辆数。
机械调查方法常用的有自动计数器调查、雷达调查、摄像机调查等。
自动计数器调查法使用的仪器有电感式、环形线圈式、超声波式等检测仪器，它几乎适用于各种交通条件，特别是需要长期连续性调查的路段。
雷达调查法适用于车速高、交通量密度不大的情况。
摄像机调查法一般将摄像机安装在观测点附近的高空处，将镜头对准观测点，每隔一定的时间，如15s、30s、45s或60s，自动拍照一次，根据自动拍摄的照片上车辆位置的变化，清点出不同流向的交通量。
这种方法可以获得较完全的交通资料，如流量、流向、自行车流及行人流和行驶速度、车头时距及延误等。
除这些方法以外，还有航空摄影调查法、光电管调查法等。
定点调查能直接得到流量、速度和车头时距的有关数据，但是无法测得密度。
二、小距离调查这种调查使用成对的检测器（相隔5m或6m）来获得流量、速度和车头时距等数据。
第一章绪论1.1 研究背景1.1.1问题的提出改革开放以来，随着我国现代化、城市化进程的加速，交通拥挤问题也逐渐产生并日益严重。
近20年，内地民用汽车年平均增长率为13.3%，私人汽车年平均增长率高达23.7% 。
其中，北京作为人口超过2000万人、机动车500万辆的特大城市，交通拥堵已成为制约城市发展的主要问题，2010年10月的美国《外交政策》一书更是将北京列为世界五大拥堵城市之首。
城市交通拥挤已严重阻碍中国城市经济及空间布局结构的良性发展，在社会各个方面造成负面效应，具体表征为时间延误、能源浪费、大气污染及情绪影响等。
这些负面效应使得社会外部成本增高，危害了人类的经济利益和健康安全，更不符合建设和谐交通的目的。
因此，从科学的角度对城市道路拥挤的根本原因进行深入分析显得格外重要。
这不是单纯地统一增加道路基础设施建设、扩大路网规模来满足不断增长的交通需求量，而是通过拥挤识别确定城市不同道路的拥挤度来实施不同的解决措施。
建立完善的、符合我国国情的交通拥挤识别体系并合理运用成为当务之急。
1.1.2 研究意义我国是一个人口众多的发展中国家。
自1991年以来，我国的经济发展速度持续超过10%，而持续的经济增长使得人民对交通的需求扩大。
汽车产量增大，人民的购买力上升，人民的配车率提高，私人小汽车的数量快速增长,城市的交通需求与交通供给出现了不平衡状况,导致了城市尤其是大城市严峻的交通拥挤问题。
因此，此次研究的目的就是通过分析交通指挥中心的固定检测器采集和实地考察的交通数据，在交通拥挤识别体系下，计算出有效的道路实时动态交通信息，根据获取的数据信息实时、准确地为管理者制定合理有效的交通拥挤疏导策略。
1.2国内外研究现状1.2.1拥挤识别研究现状到目前为止，国内外对很多学者研究开发了许多的 ACI 算法。
加利福尼亚算法。
通过比较邻近检测站之间的交通参数数据，对可能存在的突发交通事件进行判别，由此确定交通拥挤的发生。
交通拥堵状况调查分析一、背景介绍如今，交通拥堵已成为城市面临的一大挑战。
随着人口增长和车辆保有量的不断增加，交通拥堵状况越发严重，严重影响了城市居民的出行效率和生活质量。
因此，本文对交通拥堵状况进行了调查分析，以便更好地理解这一问题并提出有效的解决方案。
二、调查方法为了全面了解交通拥堵状况，我们采用了多种调查方法。
首先，我们进行了交通拥堵数据的搜集，包括道路通行速度、交通事故数量等。
其次，我们开展了问卷调查，调查了城市居民对交通拥堵问题的感受和体验。
最后，我们还进行了现场观察，直接观察交通拥堵情况。
三、调查结果分析1.交通拥堵数据分析根据我们收集到的数据显示，交通拥堵在城市中存在普遍现象。
在高峰期，部分主要道路的平均速度明显下降，甚至降至每小时10公里以下。
而且，由于车辆保有量的增加，交通事故数量也有所上升，对交通状况造成了更大的压力。
2.问卷调查分析通过问卷调查，我们了解到大部分城市居民对交通拥堵问题感到非常不满。
他们普遍认为交通拥堵严重影响了他们的出行效率和生活质量。
许多人表示每天花费大量的时间在交通拥堵中，这给他们的工作和生活带来了很大的困扰。
此外，部分居民还提到了由于交通拥堵引起的环境污染问题。
3.现场观察分析我们在调查过程中进行了现场观察，以直接了解交通拥堵的状况。
观察结果显示，在高峰时段，许多交叉口出现了长时间的拥堵现象。
道路狭窄、车流量大、交通信号不顺畅是导致拥堵的主要原因。
此外，不少驾驶员在交通拥堵中采取不当的行为，如闯红灯、占用非机动车道等，进一步加剧了交通拥堵状况。
四、问题分析1.路网设计不合理部分城市的路网设计并不合理，没有充分考虑交通流量和道路容量之间的匹配。
导致部分主要道路容易形成瓶颈，交通流无法顺畅通过。
2.车辆保有量快速增长由于经济发展和人们生活水平提高，私家车保有量快速增长。
但道路建设未能跟上车辆保有量的增长速度，导致交通拥堵问题日益凸显。
3.交通规则意识不强部分驾驶员在交通拥堵时采取不当行为，如闯红灯、占用非机动车道等，导致道路通行速度更慢，甚至引发交通事故。
结合虚拟线圈和跟踪功能的视频检测系统V T D系列视频交通流检测系统中控简介浙江浙大中控信息技术有限公司（以下简称“中控信息”）创建于1999年，是中控科技集团有限公司的重要组成部分。
中控信息凭借浙江大学多学科的综合优势，依托工业自动化国家工程研究中心、工业控制技术国家重点实验室和浙江大学先进控制研究所，并以自身雄厚的科研实力，致力于为交通、环保、建筑等公用工程行业提供一流的具有国际竞争力的技术、产品和解决方案。
随着我国经济的发展和居民汽车拥有量的快速提高，交通出行面临着严重拥堵、机动车行驶速度缓慢、出行时间延长和环境污染加重等问题。
而智能交通系统（简称ITS）是采用信息技术、计算机技术、控制技术等多种高新技术与传统交通运输方式相融合的集成和应用，是集高新技术的开发、集成、产业化和推广应用为一体的系统工程。
智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注，并已成为交通领域的研究热点，社会各界对通过智能交通系统建设，缓解日益严重的交通问题寄予了厚望。
交通信息采集是当前智能交通系统应用的瓶颈之一，视频检测设备是交通信息采集的重要手段，对促进智能交通系统的发展和建设具有十分重要的作用。
VTD系列视频检测器是中控信息开发的具有完全自主知识产权、自有核心技术的基于高速DSP的嵌入式视频检测器产品，具有非接触式检测、设置方便、功能强大、性能可靠等优点。
系统简介SUPCON VTD 系列视频交通流检测系统采用最新高速DSP硬件平台和嵌入式软件系统，是专为各种交通流检测应用设计的专业视频检测系统。
系统采用工业标准机架式设计，每个机架可插入4块或8块视频检测卡，每块视频检测卡可独立处理一路视频信号，最多可检测双向八车道的交通流信息。
用户可在本地或远程网络上，以图形交互方式，通过上位机界面定义虚拟线圈和检测区，并根据需要进行配置后下载。
系统能够实时检测和计算出交通流参数和事件报警信息，并存储在内部数据存储器中或根据需要把数据传输到监控中心。
交通行业智能交通大数据应用方案第一章智能交通大数据概述 (2)1.1 交通大数据的定义与特点 (2)1.2 智能交通系统的构成与作用 (3)第二章数据采集与处理 (3)2.1 数据采集技术 (3)2.2 数据预处理 (4)2.3 数据存储与备份 (4)第三章交通信息分析 (4)3.1 实时交通状况分析 (4)3.2 交通流量预测 (5)3.3 交通拥堵分析与缓解策略 (5)第四章路网优化与管理 (6)4.1 路网布局优化 (6)4.2 交通信号控制 (6)4.3 交通组织与管理 (6)第五章公共交通优化 (7)5.1 公共交通运行监测 (7)5.2 公共交通线路优化 (7)5.3 公共交通调度与管理 (8)第六章出行服务创新 (8)6.1 实时出行信息服务 (8)6.1.1 数据采集与处理 (8)6.1.2 信息发布与推送 (8)6.1.3 出行信息可视化展示 (9)6.2 智能出行建议 (9)6.2.1 数据挖掘与分析 (9)6.2.2 智能推荐算法 (9)6.2.3 多样化出行方案 (9)6.3 出行服务个性化定制 (9)6.3.1 用户画像构建 (9)6.3.2 个性化出行服务推荐 (9)6.3.3 持续优化与迭代 (9)第七章安全预防与处理 (10)7.1 交通预警 (10)7.1.1 预警方法 (10)7.1.2 预警应用 (10)7.2 处理与救援 (10)7.2.1 处理方法 (10)7.2.2 救援方法 (10)7.3 安全风险分析与评估 (11)7.3.1 风险分析方法 (11)7.3.2 风险评估应用 (11)第八章环境保护与节能减排 (11)8.1 交通污染源分析 (11)8.2 节能减排措施 (11)8.3 环境监测与预警 (12)第九章交通政策制定与评估 (12)9.1 交通政策制定 (12)9.1.1 引言 (12)9.1.2 数据来源与分析 (12)9.1.3 政策制定流程 (13)9.2 政策效果评估 (13)9.2.1 引言 (13)9.2.2 评估方法与指标 (13)9.2.3 评估流程 (13)9.3 政策调整与优化 (14)9.3.1 引言 (14)9.3.2 政策调整方向 (14)9.3.3 政策优化方法 (14)第十章智能交通大数据产业发展 (14)10.1 产业链分析 (14)10.2 市场前景预测 (15)10.3 产业政策与规划 (15)第一章智能交通大数据概述1.1 交通大数据的定义与特点交通大数据是指在交通领域中，通过各类传感器、监控设备、移动通信设备等收集和整合的海量、动态、复杂的数据集合。
第1篇一、项目背景随着我国经济的快速发展，城市化进程不断加快，城市交通拥堵问题日益突出。
为了提高城市交通管理效率，保障人民群众出行安全，降低交通事故发生率，实现城市交通的可持续发展，建设一套完善的交通监控系统工程势在必行。
二、项目目标1. 提高城市交通管理效率，缓解交通拥堵。
2. 降低交通事故发生率，保障人民群众出行安全。
3. 实现城市交通数据的实时采集、分析和应用。
4. 提升城市智能化管理水平，促进智慧城市建设。
三、系统组成本交通监控系统工程主要由以下几部分组成：1. 视频监控子系统2. 交通流量检测子系统3. 交通信号控制子系统4. 交通事件检测子系统5. 数据存储与管理系统6. 用户界面与控制中心四、系统设计1. 视频监控子系统（1）设备选型：采用高清网络摄像机，具备夜间红外功能，确保全天候监控。
（2）网络传输：采用光纤或5G网络进行数据传输，确保数据传输的稳定性和安全性。
（3）图像处理：采用智能图像处理技术，实现车辆的自动识别、车牌识别、违法停车检测等功能。
2. 交通流量检测子系统（1）设备选型：采用地磁感应线圈、视频检测器等设备，实现对车流量的实时监测。
（2）数据处理：采用大数据分析技术，对车流量数据进行实时统计、分析和预测。
3. 交通信号控制子系统（1）设备选型：采用智能交通信号控制系统，实现信号灯的自动控制。
（2）控制策略：根据实时车流量、道路状况等因素，动态调整信号灯配时，提高道路通行效率。
4. 交通事件检测子系统（1）设备选型：采用视频检测器、声光报警器等设备，实现对交通事故、违法停车等事件的实时检测。
（2）事件处理：将检测到的交通事件信息实时传输至指挥中心，由管理人员进行处置。
5. 数据存储与管理系统（1）存储设备：采用高性能的存储设备，确保数据的安全性和可靠性。
（2）数据管理：采用大数据管理技术，对交通数据进行实时采集、存储、分析和挖掘。
6. 用户界面与控制中心（1）用户界面：采用图形化界面，方便管理人员对系统进行操作。
交通流预测模型的使用方法及效果评估交通流预测是城市交通管理和规划中的关键问题之一。
准确的交通流预测可以帮助交通部门优化道路网络，改善交通状况，减少交通拥堵，并提供有关交通系统的重要信息。
在过去的几年里，随着深度学习和大数据的兴起，交通流预测模型的研究取得了显著进展。
本文将介绍交通流预测模型的使用方法，并讨论如何评估模型的效果。
交通流预测模型可以基于多种数据源，包括历史交通数据、天气数据、道路网络数据等。
其中，历史交通数据是最关键的数据源，它包含了道路上车辆的数量、速度和密度等信息。
在建立交通流预测模型之前，首先需要对数据进行预处理和特征工程。
预处理包括数据清洗、缺失值填充和异常值处理等，以确保输入数据的质量和完整性。
特征工程则是选择合适的特征，并根据特征之间的关系进行数据转换和降维。
常见的交通流预测模型包括时间序列模型、回归模型和深度学习模型。
时间序列模型是最基本的模型之一，它基于过去的交通数据来预测未来的交通流量。
常见的时间序列模型包括自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）。
回归模型则利用历史交通数据和其他相关数据来预测交通流量。
常见的回归模型包括线性回归和支持向量机回归。
而深度学习模型则能够从大规模的数据中学习交通流量之间的复杂关系，常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
在使用交通流预测模型之前，需要将数据集分为训练集、验证集和测试集。
训练集用于模型的训练和参数优化，验证集用于选择最佳的模型和调整超参数，而测试集则用于评估模型的预测性能。
评估交通流预测模型的效果可以使用多种指标，包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等。
这些指标可以帮助我们了解模型的预测误差大小和稳定性，从而评估模型的性能。
为了获得更好的交通流预测效果，可以采取以下策略。
首先，选择合适的模型和特征，根据问题的特点和数据的性质进行选择。
微波交通检测器应用方案北京华通至远技术有限公司1．微波交通检测器（MTD）简介1．1概述微波交通检测器（Microwave Traffic Detector-以下简称MTD）是利用雷达线性调频技术原理，对路面发射微波，通过对回波信号进行高速实时的数字化处理分析，检测车流量、速度、车道占有率和车型等交通流基本信息的非接触式交通检测器。
MTD微波交通检测器主要应用于高速公路、城市快速路、普通公路交通流量调查站和桥梁的交通参数采集，提供车流量、速度、车道占有率和车型等实时信息，此信息可通过串行通信线路连接到其它系统，为交通控制管理，信息发布等提供数据支持。
MTD可安装于路侧立柱或类似结构上，具有安装维护方便，不破坏路面，不影响交通，技术先进，成本低等特点。
该产品是由北京华通至远技术有限公司自主研发，具有完全独立自主的知识产权，现已通过了国家权威检测机构的电气和性能测试，获得了国家新产品证书和专利证书，且已通过SGS国际认证公司的ISO9001质量认证。
1．2设备特性1)多道性市场上部分检测器是单道设备，在多车道的公路上应用时，在每一安装处都需由多个检测器单元组成。
因此带来高额的成本和复杂的安装，并且随着单元和布线的增加使得可靠性下降且更不便于维修。
MTD 能够根据车的长度探测多达12 条车道的每一条车道上的车道占用率、流量和平均速度。
多道性使MTD 平均在每一条车道上的性能价格比比较高。
2)全天候MTD 作为一种真正的实时再现的雷达设备，由于它的波长长，能够全天候工作。
不受天气的影响。
3)可靠性产品经过了交通部交通工程监理检测中心的产品检测，可靠性得到了很好的保证。
同时，MTD内置存储单元，在发生通信中断的情况下，MTD将数据暂存于自身的存储单元。
该设备设计、制造符合交通信号控制设备中国通用规格，在规定条件下工作，其平均无故障间隔时间（MTBF）满足：MTBF≥90000小时(10年)。
4)灵活性MTD的数据传输有无线和有线两种方式，可以根据不同的应用情况进行灵活选择，其供电也可采用标准供电和太阳能蓄电池供电两种方式，使得MTD可以灵活的适应不同的复杂应用情况。
