刘梦涵
- 作品数：25 被引量：71H指数：5
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- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术文化科学建筑科学更多>>
- 37.微观层次城市道路交通拥堵评价指标的研究
- 交通拥堵是城市交通运行状况的一种表现,要全面、完整地进行交通拥堵评价,就要从不同层次对道路交通运行状况进行分析。本文分析了北京市道路拥堵发展趋势,在借鉴国内外交通拥堵评价方法的基础上,提出了针对微观层次的交通拥堵评价指标...
- 刘娟孙建平刘梦涵王贞君蒋光胜刘静
- 关键词：交通拥堵交叉口城市交通数据采集
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- 5.北京市交通拥堵宏观评价指标体系开发及其应用
- 交通拥堵宏观评价用于总体描述全市路网或者特定区域的交通拥堵现象及其潜在规律。现有的研究方法能够从不同侧面反映交通拥堵现象,但不能从整体上多角度反映路网的拥堵状态,也不能够对整个路网实时运行状态进行动态跟踪。本论文通过分析...
- 郭继孚刘梦涵于雷关积珍郭淑霞张雪莲
- 关键词：交通拥堵城市交通道路网
- 文献传递
- 面向特大城市的分层次交通拥堵评价模型及算法
- 特大城市由于存在超大的城市规模、庞大的人口数量和复杂的网络结构，其交通拥堵现象和规律较中小城市有所不同。在传统的拥堵评价研究领域，国内外已经提出了大量城市拥堵评价的一般化模型，但缺乏针对特大城市的拥堵评价模型。本文在综述...
- 刘梦涵
- 关键词：城市交通交通拥堵多元线性回归小波变换
- 文献传递
- 基于小波变换的ITS数据双侧最优化集成方法与应用被引量：1
- 2008年
- 通过对ITS数据的频率特性详细分析,近年来迅速发展的基于小波变换的数据集成方法能够高效地满足不同交通用途对数据集成的需求.但现有的集成方法仅通过ITS数据序列之间的共同特性来反映数据的本质特征,忽略了数据集成过程的信息损失问题.本文通过引入信息损失指标,建立双侧最优化的集成方法,提升了数据集成的准确性.在此基础上,开发了基于MATLAB平台的数据集成软件,以北京市三环的交通流数据为例进行了实例分析,提出实际工作中应用数据集成方法的建议.
- 刘梦涵于雷耿彦斌陈旭梅
- 关键词：数据集成小波变换
- 微观层次城市道路交通拥堵评价指标的研究
- 交通拥堵是城市交通运行状况的一种表现,要全面、完整地进行交通拥堵评价,就要从不同层次对道路交通运行状况进行分析。本文分析了北京市道路拥堵发展趋势,在借鉴国内外交通拥堵评价方法的基础上,提出针对微观层次的交通拥堵评价指标体...
- 刘娟孙建平刘梦涵王贞君蒋光胜刘静
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- 基于累积Logistic回归道路交通拥堵强度评价模型被引量：16
- 2008年
- 现有的道路交通拥堵强度评价模型缺乏有效的定量方法来划分拥堵的各个等级,选取的拥堵评价自变量之间存在相关性等问题.为了改进上述不足,该文在分析拥堵强度序次特征后,将累积Logistic回归引入到道路交通拥堵强度评价模型.采用似然比检验方法验证了累积Logistic回归的适用性,并采用Wald检验筛选自变量后,确定了以行程速度为自变量的道路交通拥堵强度评价模型.该模型的拟合优度判定系数(类R2)大于0.70,对实测数据的预测准确率达到73.39%.
- 刘梦涵于雷张雪莲郭淑霞
- 关键词：似然比检验WALD检验
- 基于小波变换的交通流数据集成灵敏度分析
- 道路上的交通流数据通常是以20-30秒间隔采集并传递到交通管理中心的,为了使这些数据能够广泛地运用于各种交通用途,必须采用合理高效的集成方法对其进行处理.传统的数据集成方法基于数理统计的理论,该方法不能有效地去除数据中的...
- 刘梦涵于雷耿彦斌
- 关键词：交通流数据集成小波变换
- 文献传递
- 基于交通需求的路网交通拥堵评价模型被引量：17
- 2008年
- 文章提出了微观、中观、宏观3个层次上的用于评价交通拥堵状态的交通拥堵指数指标;确定了基于分层抽样技术的最低路段抽样方法,并采用综合评价法,以从时间角度表征交通需求的指标——车辆行驶时间(VHT)作为加权模型中的权重,建立了基于交通需求的交通拥堵评价加权模型。最后,以北京市为例,对北京市五环内路网的拥堵状况进行了评价。
- 张雪莲于雷刘梦涵
- 关键词：交通需求
- 基于小波分解的智能交通系统数据集成方法被引量：10
- 2004年
- 对于智能交通系统 (ITS)的数据集成 ,数字信号处理技术中的小波变换方法能够克服传统的基于数理统计方法的集成技术的种种缺陷 ,并提供最佳集成度。该文基于小波分解的方法 ,通过对 ITS数据进行分层、相似性分析得出了数据的最佳集成度 ,完成了对数据的集成。通过该方法集成后的数据不仅包含足够的有用信息 。
- 于雷陈旭梅耿彦斌乔凤翔王欣刘梦涵袁振洲
- 关键词：数据集成小波变换
- 智能交通系统数据的管理技术与策略
- 2005年
- 智能交通系统的飞速发展为交通管理领域提供了丰富、连续的ITS数据，但大部分交通管理中心仍缺乏针对ITS数据的系统化管理体制和方法，所存储ITS数据的利用效率极低，造成了数据资源的巨大浪费。为了对数据资源进行管理整合以满足用户不断涌现的ITS数据需求，本文提出并描述了以下六大类数据管理技术，包括（1）ITS数据质量控制技术：提供高质量的准确的ITS数据；（2）ITS数据集成技术：根据用户需求、应用类型和数据特征提供最佳的数据集成度；（3）ITS数据抽样技术：从多个数据样本中提取出最具代表性的样本数据实现数据的有效存储；（4）ITS数据压缩技术：在失真度有限的前提下以较高的压缩比压缩历史ITS数据来便利传输和存储；（5）分布式动态ITS数据系统：针对来自不同探测器的分布式ITS数据进行动态分析、显示和处理；（6）ITS数据再获得技术：建立ITS数据库与用户问的接口以改善终端用户的数据检索和获取。所开发的ITS数据管理技术与数据处理流程相结合，基于数据的采集、传输、处理加工、存储和发布的各个环节构造出一整套对ITS数据实施有效管理的完善策略，能够加强数据资源的共享和交换，促进各个交通子系统的有效运作，提高交通运输系统的整体效率。
- 耿彦斌于雷刘梦涵吴家庆赵慧
- 关键词：智能交通系统数据管理
