导读:本文包含了交通生成论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:同安区,莲花镇,营商环境,道路交通建设,道路硬化,硬质化,安老,流域治理,洪塘镇,第一时间
交通生成论文文献综述
朱道衡[1]（2019）在《百日攻坚 加快建设57个交通项目》一文中研究指出本报讯（ 朱道衡）昨日上午，同安区召开道路交通建设“百日攻坚”调度部署会，力争在明年春节前通车一批、开工一批、再生成一批新的交通项目，为全年任务的圆满完成和实现明年发展的良好开局奠定基础。这是同安区落实全市“百日冲刺 奋力攻坚”工作部署的具体(本文来源于《厦门日报》期刊2019-09-26）
柴树山,梁青槐,周宇,王恒[2]（2019）在《城市轨道交通规划线网生成模型研究》一文中研究指出建立城市轨道交通线网规划阶段的线网定量化生成数学模型,模型在考虑提高轨道交通客流分担竞争力的基础上,以线网平均负荷强度最大为目标,以线网拓扑关系、节点和区间重复度、线路条件、客流平衡、换乘条件、线网规模、舒适度水平为约束;提出以城市主要客流走廊和客流集散点为基础的确定线网搜索范围和搜索方向的策略,合理把握线路的走向边界;由于该问题属于NP-Hard问题,对于大型网络搜索空间大,难以求解,文章基于模拟退火框架设计邻域搜索算法求解方法。以X市为例,计算得到该市轨道交通远期规划线网各线路走向,通过与X市既有规划线网的对比分析,可以看出,基于本模型生成的规划线网,在满足主客流走廊和城市发展主轴方向的客流需求下,具有规模小、线网利用率高的特点,从而验证模型与算法的有效性。(本文来源于《土木工程学报》期刊2019年09期）
林元凯,程涛[3]（2019）在《基于条件生成对抗网络的交通环境多任务语义分割方法研究》一文中研究指出道路交通环境具有复杂、强干扰、多遮挡、检测物体尺度变化大、光线不均匀、难以预测的特点,传统基于全卷积神经网络的分割方法,由于采用单一的检测结果评价标准,缺乏对分割结果一致性的检验,忽略了像素与像素的相互关系,造成误识别很可能导致交通事故发生。本文在传统交并比评价指标的基础之上,采用交通环境语义分割复合评价指标,提出基于条件生成对抗网络的交通环境多任务语义分割方法,采用对抗损失拟合语义分割结果像素之间的作用关系,使得结果更具备一致性和可用性,更利于实际应用,同时对比了叁种典型交通环境检测任务,验证了算法的有效性,并对叁种任务进行多任务学习,在不增加计算开销的基础上,获得相近的性能。(本文来源于《计量与测试技术》期刊2019年08期）
闫蔚东,刘鹏,何小洲[4]（2019）在《基于热力图的交通生成模型校准研究》一文中研究指出交通生成模型是交通模型构建的基础,交通生成量的准确性对模型后续工作具有举足轻重的作用。目前交通生成预测大多以城市总体规划、片区控详规划的规划资料为基础,人口、就业的分布以用地规划作为依据,导致部分交通小区的人口就业量过度集中或分散,与实际城市人口就业分布特性存在较大差异。研究通过对人口热力图分析解读,量化各个地区的人口分布指标,对规划人口分布进行校核,提高交通生成模型的精度。(本文来源于《江苏城市规划》期刊2019年08期）
胡伟峰,殷万通[5]（2019）在《应急交通工程装备产品品牌基因生成方法》一文中研究指出为推动应急交通工程装备产业的发展,对其品牌基因的生成方法进行研究,从隐性基因和显性基因两个层面构建产品品牌基因生成方法。一方面,利用语义词库构建、核心词汇提取、统一认知尺度生成隐性产品品牌基因;另一方面,利用形状语法生成显性产品品牌基因。将该方法应用于企业应急机械化桥的设计实践,成功生成其产品品牌基因并构建应用指南,验证了该品牌基因生成方法的可行性与合理性。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2019年04期）
宁志猛[6]（2019）在《面向交通信息服务的对话生成方法研究》一文中研究指出城市交通发展带来了大量的交通路况查询、报警处理等信息服务需求,传统的人工服务已不能满足实际的应用需求,人机对话技术逐步应用于交通信息服务领域。在人机信息交互过程中意图识别和对话文本生成是人机对话系统的核心,但人机对话技术在交通信息服务领域的应用还存在以下问题:一是用户的对话内容口语性强,不能有效提取用户的对话意图;二是当用户对话内容无明显对话意图时,往往出现答非所问的情况。针对上述问题,本文将基于深度学习的文本分类技术和文本生成技术应用于人机对话系统,通过文本分类识别用户的对话意图,根据对话意图类别调整对话策略,并针对用户对话意图不明确的对话内容,采用基于深度学习的文本生成技术进行应答,提高了面向交通信息服务人机对话系统的用户体验和智能性,具有重要的研究意义。具体研究内容如下:(1)针对交通信息服务领域用户对话文本较短、口语性强的特点,采用融合卷积神经网络和长短记忆模型的方法,构建了基于双向长短记忆模型与卷积神经网络的用户意图识别模型。实验表明,该模型可以有效抽取用户对话文本的文本特征,提高用户意图识别的准确率。(2)针对交通信息服务领域某些应用场景语料相对较少且获取困难,无法满足深度学习模型训练需求的问题,本文将迁移学习应用于交通信息服务领域的意图识别,构建了基于迁移学习的用户意图识别方法。实验表明,在少量标注语料数据的情况下,该模型可以获得较为理想的用户意图识别效果。(3)构建了一种基于深度学习的对话生成模型。本文将深度学习应用于对话文本生成,构建基于BiGRU的Seq2Seq文本生成模型,并通过引入注意力机制(Attention)提高对话生成内容的质量,解决了对话内容意图不明确时,采用传统规则匹配方法生成对话回复文本,常常出现答非所问的问题。(4)搭建面向交通信息服务的人机对话实验平台。本文设计了面向交通信息服务人机对话系统的对话策略,将本文研究成果应用于人机对话实验平台,并通过实验对本文设计的面向交通信息服务的人机对话系统进行了验证分析。实验结果表明人机对话系统表现良好,可以满足实际应用要求。(本文来源于《北方工业大学》期刊2019-05-20）
何亚翠[7]（2019）在《基于城市轨道交通列车运行计划调整的公交应急联动方案生成》一文中研究指出随着城市轨道交通逐渐成为我国大中城市的主要公共交通出行方式之一,城市轨道交通网络一旦发生运行中断,将会导致轨道交通的线路保持能力下降,引起大范围的混乱和重大的生产力损失。尤其是在乘客出行的高峰时段发生中断,必会导致站内乘客的大量滞留,对城市轨道交通的运营以及乘客安全造成较大的安全隐患。当城市轨道交通中断响应等级较高,城轨系统的行车组织方案调整无法满足客流疏散要求时,我们需要考虑引入道路交通资源,其中最主要的是道路公交资源。为此,本文提出一种基于优化方法的公交应急联动服务,在列车运行中断时考虑客流出行需求,通过引入道路公交资源对中断进行响应,来最小化中断事故对客流出行时间的延误。论文的主要内容如下:1城市轨道交通运行中断场景构建及客流出行分析针对特定的中断区域结构,结合地铁运营机构的实际处置操作,包括小交路运行、单线双向运行、越站等,对受中断影响的轨道线路进行区段划分,完成列车运行中断场景搭建。2中断场景下的客流出行行为分析对常态下的轨道交通网络客流进行时空特征分析,利用AFC系统(Automatic Fare Collection System)数据对中断受影响线路的客流特征进行定量描述。基于列车运行中断场景构建,进行受影响线路分段客流集散行为分析,完成受中断影响客流确定。以受影响客流为研究对象,以其在中断下的集散规律为依据,进行大客流集散点的客流OD(Origin-Destination,客流出行的起终点)分配比率研究。最后利用SPSS数据分析软件和Excel数据处理软件等完成受影响OD客流的量化,为公交应急联动方案生成提供客流数据基础。3公交接驳网络构建及联动方案生成以受中断影响客流接驳为响应需求,结合列车运行中断场景构建过程,完成对公交应急接驳网络的搭建。以受影响客流总出行延误最小为目标,以接驳路径闭合成环、公交资源有限、接驳网络内客流量守恒等为约束条件,构建公交接驳路径优化的列生成模型,完成对联动接驳路径集合的生成。结合客流接驳需求,利用路径动态断面客流完成公交车辆运用数量的计算,由此完成中断下公交应急联动方案的生成。最后,以广州城市轨道交通的运行中断事故演练为实例,利用本文提出的方法和模型,求解该中断场景下的公交应急联动接驳方案。将该优化路径集合下的出行客流时间延误与原始出行路径下的出行客流时间延误进行对比,分析可知优化方案能使客流出行延误大幅减少,表明本文提出的优化模型和算法的有效性。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-04-01）
庞跃辉,许尚立[8]（2019）在《试论交通审美文化的生成机理与演进过程》一文中研究指出交通审美文化的生成机理主要是指交通审美文化产生与发展的内外动力和系统运行的演化机制及过程。交通审美文化生成机理不是一个简单化的概念,而是一个集成化的范畴,也不是一个固态化的概念,而是一个动态化的范畴。在深刻把握交通审美文化独特意蕴、鲜明特征、重要价值的基础上,科学分析影响交通审美文化生成机理的劳动生产审美文化、民族地域审美文化、宗教图腾审美文化、文学艺术审美文化、科学技术审美文化、自然生态审美文化等多维因素,发现制约交通审美文化生成机理的物质与精神、历史与时尚、自然与人文的相互关联、互动作用的内在关系,提出了促成交通审美文化元素形成系统的合理结构、保持交通审美文化影响因素的协调关系、推动交通审美文化传承与创新、构建交通审美文化建设支撑保障体系等解决困扰交通审美文化发展问题的对策与建议。(本文来源于《武汉理工大学学报(社会科学版)》期刊2019年02期）
刘秩铭[9]（2019）在《基于生成对抗网络的交通场景视觉显着性区域预测》一文中研究指出交通驾驶场景是一个复杂多变的环境,其中包括车辆位置及其运动趋势、行人和交通标志的空间位置等重要信息。视觉选择性注意机制是人的视觉系统在复杂环境中将多余信号过滤掉,并提取重要信息的一种神经机制。根据该注意机制,有经验的驾驶员能够有效地搜索和处理驾驶任务中的目标信息。近年来,随着智能驾驶的研究和发展,越来越多的研究人员通过行为学眼动实验来模拟驾驶过程中的认知活动,并根据实验中采集到的驾驶员眼动数据来研究交通场景中的视觉注意机制和检测模型。本论文利用眼动数据来研究交通驾驶场景中驾驶员的视觉信息处理特征,建立了基于生成对抗网络的交通场景显着性预测模型。该模型可以比较准确地预测交通场景中驾驶员在模拟驾驶过程中的视觉显着性区域(包括主要注视区域和次要区域)。论文内容主要分为以下两部分:第一部分,介绍了眼动数据的来源以及眼动数据的预处理流程,建立了可供深度学习方法训练和测试的数据集。我们采用基础的生成对抗网络(GAN)和循环一致性生成对抗网络(CycleGAN)对本文数据集进行处理和分析,发现这两种基础方法存在欠拟合现象,其显着性评价指标也较低。CycleGAN与GAN相比,前者的预测效果较好,但生成损失的设计方式还有待改进。第二部分,基于CycleGAN的生成损失及其判别方法,本论文提出了一种图像尺度逐渐生长、生成网络多步判别的渐进式训练判别网络模型。本模型主要包含生成模型和判别模型,并设计了合适的生成损失和判别方式。生成模型采用U型的镜像结构,包含渐进式结构的编码器和解码器,其中每个尺度的网络结构都设计成残差网络单元。判别模型对生成图像的各个尺度进行多步判别,逐渐校正生成图像质量。本论文提出的神经网络模型可以生成交通驾驶场景的显着性图,即显着性预测结果。本论文基于自顶向下的视觉注意机制,提出了基于生成对抗网络的交通场景视觉显着性预测模型。本论文的模型可以有效地估计交通驾驶环境中驾驶员视觉搜索的显着性区域和环境周边突发情况,同时也能指出驾驶员注视的主要区域和交通标志等次要目标,可对未来的智能驾驶车辆和辅助驾驶系统等提供有用的理论依据和相关技术支持。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-23）
许仲豪,杜鹏[10]（2019）在《基于列生成的城市轨道交通乘务计划优化编制方法研究》一文中研究指出乘务日计划是乘务人员每日的工作计划,其编制结果直接影响运营部门的运营成本。提出一种基于列生成算法的城市轨道交通乘务计划优化编制方法,以集合划分模型为主规划,将子规划归结为以乘务作业段之间的衔接关系为基础的网络图上的最短路问题。网络图中权重的确定综合考虑了乘务任务数等多种影响因素,切合现场的实际情况。同时提出了一种基于影子价格的标号法以求解子规划,该方法利用主规划传递给子规划的影子价格,以贪婪的方式快速找到符合要求的乘务作业段的组合。案例分析表明,应用本文提出的方法生成的乘务日计划各项指标均优于现场日计划。进一步分析发现,随着工作效率的提高,通过压缩非必要劳动时间来提升工作效率的空间显着降低。(本文来源于《铁道学报》期刊2019年03期）
交通生成论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
建立城市轨道交通线网规划阶段的线网定量化生成数学模型,模型在考虑提高轨道交通客流分担竞争力的基础上,以线网平均负荷强度最大为目标,以线网拓扑关系、节点和区间重复度、线路条件、客流平衡、换乘条件、线网规模、舒适度水平为约束;提出以城市主要客流走廊和客流集散点为基础的确定线网搜索范围和搜索方向的策略,合理把握线路的走向边界;由于该问题属于NP-Hard问题,对于大型网络搜索空间大,难以求解,文章基于模拟退火框架设计邻域搜索算法求解方法。以X市为例,计算得到该市轨道交通远期规划线网各线路走向,通过与X市既有规划线网的对比分析,可以看出,基于本模型生成的规划线网,在满足主客流走廊和城市发展主轴方向的客流需求下,具有规模小、线网利用率高的特点,从而验证模型与算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
交通生成论文参考文献
[1].朱道衡.百日攻坚加快建设57个交通项目[N].厦门日报.2019
[2].柴树山,梁青槐,周宇,王恒.城市轨道交通规划线网生成模型研究[J].土木工程学报.2019
[3].林元凯,程涛.基于条件生成对抗网络的交通环境多任务语义分割方法研究[J].计量与测试技术.2019
[4].闫蔚东,刘鹏,何小洲.基于热力图的交通生成模型校准研究[J].江苏城市规划.2019
[5].胡伟峰,殷万通.应急交通工程装备产品品牌基因生成方法[J].机械设计与研究.2019
[6].宁志猛.面向交通信息服务的对话生成方法研究[D].北方工业大学.2019
[7].何亚翠.基于城市轨道交通列车运行计划调整的公交应急联动方案生成[D].北京交通大学.2019
[8].庞跃辉,许尚立.试论交通审美文化的生成机理与演进过程[J].武汉理工大学学报(社会科学版).2019
[9].刘秩铭.基于生成对抗网络的交通场景视觉显着性区域预测[D].电子科技大学.2019
[10].许仲豪,杜鹏.基于列生成的城市轨道交通乘务计划优化编制方法研究[J].铁道学报.2019