导读:本文包含了智能交通诱导论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:诱导,算法,智能交通,路径,系统,交通,终端。
智能交通诱导论文文献综述
陈锦生,靳丽丽,应夏晖,陈云麟[1]（2019）在《基于导航平台的智能交通停车诱导系统设计——以衡阳为例》一文中研究指出文章针对衡阳市城区内停车问题引发的道路交通拥堵问题,提出了建设基于导航平台的智能交通停车诱导系统,介绍了该系统的基本构架、操作流程,分析了停车诱导系统的优势与存在的问题,并以衡阳东高铁站周边停车场诱导方案为例较详细的介绍停车诱导系统的使用过程,车主通过该系统可查询目标区域周边停车场的停车数据,实现停车指引、车位预定、自动计费付费、导航等功能,提高了社会效益和停车位的利用率。(本文来源于《科技视界》期刊2019年32期）
白磊,邵利军,缑龙,刘志英,白宇[2]（2019）在《基于大数据分析的高速公路智能交通诱导系统研究》一文中研究指出伴随着交通运输业的不断发展,全国机动车辆、驾驶员数量也在迅速增加,高速公路管理工作变得日益复杂,需要不断面对新的问题和挑战。为了提高高速公路安全管理的科学性和合理性,通过利用大数据信息存储分析技术,结合多种智能检测传感器,将信息进行汇总分析处理,提高了高速公路诱导系统运行的科学性和可行性。(本文来源于《机电信息》期刊2019年29期）
李玲琳[3]（2019）在《基于边缘计算的动态智能交通诱导系统设计》一文中研究指出传统的交通诱导系统多基于静态交通信息构建,没有结合实时动态交通信息、诱导效率有待提高。因此本文通过分析现有交通诱导系统的不足,结合边缘计算和车载自组织网络思想,设计了一个动态智能诱导系统,实现诱导信息动态及时、服务方式多样性和个性化,并提出了该系统的系统架构、系统功能、工作原理。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年29期）
方明,王剑锋[4]（2019）在《智能交通诱导系统的设计与实现》一文中研究指出应用交通诱导技术可以正确引导道路使用者顺利到达目的地,实现交通流优化,避免交通阻塞,更有效地管理现代交通。文章依据交通产品中集VMS、限速标志、红叉绿箭雷达、黄闪灯等多种设备为一体的控制系统,结合系统科学和信息科学技术的设计理念,通过道路信息采集、信息处理、诱导信息生成及发布一整套流程,进行城市道路诱导系统的设计与开发。(本文来源于《无线互联科技》期刊2019年19期）
胡建伟,卢健,付强[5]（2019）在《交通诱导智能终端及系统平台应用研究》一文中研究指出交通诱导作为城市交通智能管控链条的重要组成部分,利用动态感知信息对实际运行或潜在通行需求车辆进行提前告知与实时引导,可在时间与空间上促进网络交通流的总体均衡,提升城市路网通行效率。本文旨在研究交通诱导智能终端及基于云服务的多源诱导系统平台,构建诱导信息与交通流实时信息动态交互机制,拓宽交通信息采集方式与渠道,通过获取多源多维的海量交通数据,利用大数据处理技术分析路段交通运行状况,为交通管理平台提供实时的诱导决策信息,并利用多元信息动态交互机制实现交通运行效益的最大化。(本文来源于《中国公共安全(学术版)》期刊2019年01期）
李晓英[6]（2018）在《基于无线传感的动态智能交通诱导控制系统》一文中研究指出为提高车辆的出行效率,缓解交通拥堵现象,设计了基于无线传感的动态智能交通诱导控制系统.利用车载自动感应装置和无线传感网络对车辆的行驶信息进行实时监控、定点收集并及时处理,同时依靠交通信号控制系统调节交通信号的状态;将交通诱导任务模型转换为带权的AOE网,以AOE网为基础拆分模型化后的诱导任务,附加交通状况的实时性约束,最终求解诱导问题的最优路径集合,从而实现对车流量的智能诱导.通过具体的实例验证,对获得的优化前后的交通信息数据进行对比,结果表明:该系统提高了交通运行效率,降低了车辆平均运行时间和缩短了平均出行距离,实现了交通数据流信息的最大化利用.(本文来源于《信阳师范学院学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
戴晨[7]（2018）在《高速公路智能交通诱导系统研究》一文中研究指出伴随当前信息技术互联网技术发展进一步发展,很多先进的科技成果在交通行业当中得到了广泛的应用。智能交通诱导终端主要是对交通拥堵情况进行缓解,并且对交通路网交通流量进行均衡,合理对高速公路智能交通诱导系统进行研究和分析,能够及时获得动态的交通信息,并且对路网的交通状况进行预测,并且提出相应的交通诱导方案,让交通需求得到合理的控制。本文对高速公路智能交通诱导的实现进行了分析和研究。(本文来源于《科技资讯》期刊2018年24期）
唐克双,张桁嘉,衣谢博闻[8]（2018）在《基于多智能体仿真的交通诱导系统效率评价》一文中研究指出为了研究基于可变情报板的交通诱导系统对交通资源利用效率的优化效果,利用多智能体仿真模型开发了仿真与评价平台。对3种典型交通诱导策略进行了仿真实验,采用平均行驶时间、平均巡泊时间和停车失败率的指标评价了诱导效果。结果表明:行车诱导和停车诱导分别对平均行驶时间和停车失败率有改善效果,并且交通诱导系统在不同交通需求水平下对交通运行状态和停车资源使用状况的影响存在差异性,在发布诱导信息时,需要综合考虑交通需求水平和诱导策略。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2018年07期）
伦泽明[9]（2017）在《基于Hadoop平台的智能交通流预测及路径诱导算法研究》一文中研究指出随着交通系统复杂性程度日益提高,尽管相关部门在各种交通设施建设方面投入了大量的资金和资源,但其仍然不能满足人们的出行要求。面对如此复杂的交通系统,为了提高智能交通系统的搜索效率,缩减其搜索范围,在更短的时间内反馈路网信息,缩短用户在出行过程中“无谓的等待时间”,对短时交通流预测和路径诱导算法的研究是很有必要的。然而要解决上述问题,最重要的是提高短时交通流预测以及路径诱导算法的效率。从短时交通流预测算法、路径诱导算法的角度来看,交通管理的成效,和预测、诱导精度以及算法效率直接相关。但是,一般来说,精度和效率之间呈负相关关系,算法的精度越高,代表其逻辑太过复杂,或者是计算工作量大,因此计算耗时更长,效率更低,严重时彻底失去实用性。在短时交通流预测方面,论文中对常用短时交通流预测算法进行了分析对比,并指出各种算法的优缺点及使用范围,因BP神经网络算法构建的数学模型具有十分严谨的特点,同时具有自主学习能力、良好的容错能力以及良好的泛化性,所以选取BP神经网络算法对短时交通流进行预测研究。但是BP神经网络算法因采用静态梯度下降法来优化网络权值和阈值,使其BP神经网络算法存在一定的局限性,如稳定较差,收敛速率缓慢,容易达到局部极小值等缺陷。为了克服上述缺陷,论文在短时交通流预测中采用改进后的遗传算法来优BP神经网络预测模型。遗传算法作为一种全局范围的搜索算法,通过模拟遗传过程中遗传因子复制、交叉和变异的特性,对个体不断进行择优,将最终得到的最优解作为神经网络算法的初始值。但是交通流数据的复杂多样性使得遗传算法在搜索的过程中可能存在最优解丢失的情况,从而导致算法过早收敛,反而降低了短时交通流预测的准确性。为了克服以上缺陷,在遗传算法中引入跟短时交通流运动极其匹配的混沌现象,组成混沌遗传算法(CGA)。其核心思想主要是在待优化变量中引入混沌状态,并把混沌运动的遍历范围“扩展”至待优化变量的取值范围中,进行全局细化搜索,这样就能避免过早陷入局部最优解,最终通过不断优化得到最优解。然后用得到的最优解初始化BP神经网络的初始权值和阈值,从而提高对短时交通流预测的实效性和准确度。论文并验证了改进后的算法其性能比之前有明显提高。在路径诱导方面,论文中也是对常用路径诱导算法进行了研究对比,并分析出各自算法的优缺点和使用范围,由于蚁群算法具有智能化搜索,能够达到全局优化的目的,在鲁棒性、自组织性、并行性方面表现十分突出,并且适合复杂的非线性交通系统中,所以采用蚁群算法对路径诱导进行研究。当然,任何算法都会有自身的局限性和不足,论文针对蚁群算法上存在的缺陷分别对蚁群算法的状态转移规则和信息素更新规则进行了改进。从而减少出行用户对无效路径的搜索,并且能从综合因素中选择最优路径。在本课题的研究中,在满足短时交通流预测和路径诱导算法实用性要求的前提下,充分发挥云计算平台在数据保存和并行处理方面的优势作用,结合Hadoop平台,对改进后的BP神经网络算法和蚁群算法进行了MapReduce的设计和实现,成功地设计出新的短时交通流预测以及路径诱导方法,在预测、诱导的精度和效率之间找到良好的平衡点,大大强化了两种算法在实用性方面的表现,并且在实验中验证了算法的性能和实用性。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2017-06-01）
刘陪[10]（2017）在《智能交通中动态路径诱导系统的建模与优化算法的研究》一文中研究指出随着城市现在化进程的不断发展,全球汽车保有量逐年上升,从而引发了一系列的社会问题,例如:交通堵塞、环境污染以及噪声污染等等。智能交通系统,简称ITS(Intelligent transportation system)应运而生,智能交通系统是集信息、通信、控制及网络等技术于一体的综合研究学科,可以提供全方位、实时、准确以及高效的服务信息。ITS是具有潜力的研究方向,进一步说,将成为未来相关研究领域的热点。动态路径诱导系统(Dynamic Route Guidance System,DRGS)是ITS一个重要分支,利用计算机、通信等现代技术,为出行者提供实时交通信息以及最优路径。路径选择模型和路径优化算法是动态路径诱导系统的关键技术,模型可以确定动态路径诱导系统的优化目标,优化算法可以提高路径诱导系统的效率,从而满足实时交通环境。因此,本文分别在建模以及优化算法两方面对动态路径诱导系统进行了研究。1.路径选择模型在实时环境下,影响出行者选择路径的因素比较多,例如:费用、时间、距离等,但目前大多数路径选择模型是基于单目标的。鉴于此,本文分别从费用、时间角度出发,构建了实时环境下基于多目标的路径选择模型。在实时环境下,文中具体分析了道路畅通和拥挤的情形下路阻的产生方式,从而构建了基于时间最短的目标函数,在此基础上,构造了基于费用最低的路径选择模型。采用加权求和函数对多维数据聚集得到组合权重,而权重系数可依据出行者需要或喜好设定。为更精确地反馈结果,本文用类似的量值对多目标函数值进行了预处理,从而均衡各决策变量在组合函数中的支配能力。为验证模型的实用价值,本文以C++仿真实验环境,实验数据以VISSIM仿真并结合实际进行了合理的设定。在仿真环境下,本文模型与基于几何最短距离的路径选择模型进行对比实验,实验结果证明实时环境下基于多目标的路径选择模型更具有实用价值。2.路径优化算法在动态路径诱导系统中,由于交通信息具有实时、动态的特性,因此,本文提出了实时环境下基于混合的动态路径优化算法。该算法是在广义自适应A*算法的基础上,结合剪枝算法,同时引入PSO局部最优及全局最优智能存储、模糊时间窗等优化策略。剪枝算法以当前局部最优为阈值,从而有效控制阈值的大小,避免阈值过大或过小的结果;模糊时间窗约束算法优化时间以及控制仿真时间,从而使算法更好的适应系统的实时性。为验证算法,实验数据采用纽约地图数据,并在仿真实验环境下,分别验证了优化策略的有效性,与此同时,本文算法与A*算法的进行了对比实验。实验结果证明:本文算法中,优化策略在动态路径优化算法是有效的且合理的,同时证明了本文算法可适应于动态路径优化系统。(本文来源于《吉林大学》期刊2017-05-01）
智能交通诱导论文开题报告
（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：
伴随着交通运输业的不断发展,全国机动车辆、驾驶员数量也在迅速增加,高速公路管理工作变得日益复杂,需要不断面对新的问题和挑战。为了提高高速公路安全管理的科学性和合理性,通过利用大数据信息存储分析技术,结合多种智能检测传感器,将信息进行汇总分析处理,提高了高速公路诱导系统运行的科学性和可行性。
（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。
智能交通诱导论文参考文献
[1].陈锦生,靳丽丽,应夏晖,陈云麟.基于导航平台的智能交通停车诱导系统设计——以衡阳为例[J].科技视界.2019
[2].白磊,邵利军,缑龙,刘志英,白宇.基于大数据分析的高速公路智能交通诱导系统研究[J].机电信息.2019
[3].李玲琳.基于边缘计算的动态智能交通诱导系统设计[J].电脑知识与技术.2019
[4].方明,王剑锋.智能交通诱导系统的设计与实现[J].无线互联科技.2019
[5].胡建伟,卢健,付强.交通诱导智能终端及系统平台应用研究[J].中国公共安全(学术版).2019
[6].李晓英.基于无线传感的动态智能交通诱导控制系统[J].信阳师范学院学报(自然科学版).2018
[7].戴晨.高速公路智能交通诱导系统研究[J].科技资讯.2018
[8].唐克双,张桁嘉,衣谢博闻.基于多智能体仿真的交通诱导系统效率评价[J].系统仿真学报.2018
[9].伦泽明.基于Hadoop平台的智能交通流预测及路径诱导算法研究[D].兰州交通大学.2017
[10].刘陪.智能交通中动态路径诱导系统的建模与优化算法的研究[D].吉林大学.2017
论文知识图
