2021年度中国主要城市交通分析报告

城市交通干道绿化带带状工业园主题公园景观设计方案

针对城市道路交通中的区域联动控制问题, 利用交通物联网所提供的实时交通信息以及不同交通控制节点之间的关联关系, 构建符合区域协调控制要求的交通云计算平台, 使得道路交通各交叉口之间的控制策略由云计算平台统一支配, 同时强化交通物联网技术在交通信息获取时的相互协同性, 结合各节点控制任务抵达云计算平台的突变随机性, 并考虑道路交通中控制节点执行状态的动态变化特征, 从而建立城市道路交通区域联动控制的云策略模型, 从执行性能和计算功率两方面对云计算平台在多节点联动控制时的运行情况进行分析。实验结果表明, 提出的区域交通联动控制云策略在大幅度降低云计算平台运行能耗的前提下, 保证了道路的通行效率。

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

高度信息化的网格化城市管理可以为出租车运营优化提供新的实时动态乘客需求信息和车辆位置信息。以此为契机，针对城市出租车空驶率高和司乘匹配率低的问题，提出了一种网格化的出租车实时动态调度的增强学习控制方法。通过为出租车提供空驶巡游的动态最佳路线，新的控制方法旨在提高出租车的服务效率，并降低乘客的等待时间。首先，以城市单元网格为基础，明确出租车调度的关键问题；其次，以空驶路线的动态调整为控制手段，建立调度的增强学习模型；最后，给出求解模型的Q学习算法，并通过算例验证新调度方法的有效性。研究表明新方法可以有效提高司乘匹配率、增加总的出租车运营收入、减少乘客平均等车时间和总的出租车空驶时间。

已有的边界控制方法主要是基于模型的反馈控制算法,其实际应用效果受制于模型参数的标定和环境的影响.迭代学习控制以完全跟踪为目标,仅利用较少的模型信息就可以沿迭代轴实现对系统期望输出的完全跟踪.基于城市交通流的重复特性,提出一种城市交通区域的迭代学习边界控制方法,给出跟踪误差收敛性分析.以日本横滨区域为对象分别进行3种场景的仿真:早高峰、晚高峰和中心区域拥堵.仿真结果表明,迭代学习控制方法对于各种场景下的区域路网交通均能达到较为理想的控制效果.

行业资料-交通装置-一种基于GIS的城市交通路网格锁传播的动态表达方法.zip

适合数据结构课设,运用了迪杰斯特拉（Dijkstra）算法,计算最短路径问题.这是一个交通导航系统。用一个图结构来表示交通网络系统，利用计算机建立一个交通咨询系统。图中顶点表示城市，边表示城市之间的交通关系。能让旅客咨询从任一个城市顶点到达另外一个城市顶点之间的最短路径（里程）。

基于skyline开发的交通管理系统，是一个再现城市交通情况的三维仿真管理系统