道路交通管理论文范文参考 道路交通管理毕业论文范文[精选]有关写作资料

目录

1. 第一篇道路交通管理论文范文参考：基于道路交通事故预防的城市道路交通管理规划研究
2. 第二篇道路交通管理论文样文：西安市城市道路交通管理策略研究
3. 第三篇道路交通管理论文范文模板：城市道路交通状态评价和预测方法及应用研究
4. 第四篇道路交通管理论文范例：灰色建模技术及其在道路交通事故管理中的应用研究
5. 第五篇道路交通管理论文范文格式：道路交通状态多维多粒度获取方法研究

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第一篇道路交通管理论文范文参考：基于道路交通事故预防的城市道路交通管理规划研究

“十一五”期间,我国道路交通管理工作取得了显著成效,在机动车保有量急剧增长、道路通车里程逐年攀升的情况下,道路交通事故有了明显下降,城市道路交通管理规划也越来越被重视和加强.在取得这些成绩的同时,我国城市道路交通管理规划在编制和实施中也面临着诸多问题.如何在借鉴国外先进管理理念和成功经验的基础上,进一步完善我国城市道路交通管理规划,力求通过规划来指导城市道路交通管理走向现代化和科学化,通过规划来提高城市道路交通管理水平,从而有效预防和减少道路交通事故,缓解道路交通拥堵,成了当下需要解决的重要问题之一.

本文从国内外相关研究领域入手,在借鉴发达国家道路交通管理规划与道路交通事故预防成功经验的基础上,构建了基于道路交通事故预防的城市道路交通管理规划体系框架,辅以主成分分析法和重力模型分析法进行数据分析论证,并选取山东省青岛市为例进行个案剖析与实证研究.其中的研究重点主要体现三个方面:

第一,从管理的角度,构建了基于道路交通事故预防的城市道路交通管理规划体系框架.包括:城市道路交通管理规划的总体设计,城市交通调查及交通信息数据库的建立,城市交通系统现状分析及问题诊断,城市交通系统交通需求预测,城市道路交通管理规划的方案制定,城市道路交通管理规划方案的评价,城市道路交通管理规划的调整与滚动,城市道路交通管理规划的主体内容与相互关系.

第二,将中美道路交通事故数据进行了比较分析,进而从道路交通事故预防的角度总结了美国城市道路交通管理规划的成功经验,分析了我国城市道路交通管理规划的现状和问题,在此基础上提出了我国基于道路交通事故预防的加强城市道路交通管理规划工作的对策.

第三,运用主成分分析法和重力模型分析法等数学模型,对城市道路交通管理规划中涉及到的数据进行分析论证.以青岛市为例,对城市交通管理规划建设体系进行了实证分析,构建城市道路交通管理规划体系.

第二篇道路交通管理论文样文：西安市城市道路交通管理策略研究

为了解决大城市交通阻塞问题,通常是进行大规模的交通基础设施建设.基础设施的改善会诱发机动车的大量发展,进一步刺激交通需求增长,使交通拥挤状况不但没有缓和,反而更加严重,陷入恶性循环.由于单纯依靠交通供给无法从根本上解决交通拥挤,许多国家转而从交通管理本身来做文章.本文针对西安市道路交通现状,通过调查分析,提出对应的管理策略.

论文首先对西安市居民出行、路网现状、交通现状、交通管理现状、交通安全等方面投入大量人力物力进行深入细致的调查和分析,并对西安市交通问题进行综合诊断,得到了详细的诊断结果.

在国内外研究经验及实际调查分析的基础上,利用回归方程的拟合和精度分析,选取合理模型,对西安市未来道路交通需求进行预测,包括：市区机动车分车型出行需求增长预测；规划年个人出行结构预测；总体停车需求、分区停车需求和社会公共停车需求的预测.

通过交通现状调查分析和交通需求分析,提出具体详细的道路交通组织与管理策略及细则,包括：市区交通宏观管理策略；市区交通工程技术措施；市区非机动车、行人、公共交通组织策略；出入境交通组织策略；对外客运和长途货运治理策略；大型市场周边道路交通治理策略；停车场规划治理策略；停车设施经营与管理策略.同时,提出中远期交通管理发展战略规划,包括：交通管理基础设施；交通管理政策与法制；交通管理指挥中心；交通管理组织机构.

为西安市城市道路交通控制与管理提出了具体可行的现代化设计方案,包括：网络系统设计、交通指挥中心系统设计、交通监控系统设计、交通诱导系统设计、交通信息管理系统设计、事物管理系统设计、办公自动化系统设计等方面.对西安市未来年实施智能交通管理系统提出详细的规划.

为加强对现有道路的管理,充分发挥其使用功能,论文提出相应的管理政策与措施,包括：调整路网结构；减少事故的措施；公交优先政策；出租车发展政策；交通需求管理措施；交通系统管理.

本课题研究成果已作为《西安市城市道路交通管理规划》重要组成部分.

第三篇道路交通管理论文范文模板：城市道路交通状态评价和预测方法及应用研究

城市道路交通状态的完整获取、准确／实时评价和预测是准确把握城市道路交通系统行为、科学制定交通管理决策和充分发挥交通设施潜能的基础.然而,如何定义交通状态、如何定量描述交通状态、以及如何面向交通参与者对交通状态进行不同层次、不同粒度的评价和预测,一直是城市交通研究领域的重点和难点,对这些问题的研究具有重要的理论和现实意义.

本论文以城市交通管理的实际需求为背景,深入研究了交通状态的概念体系、交通状态的完整获取、实时评价和预测方法等内容,并通过实际应用,验证了上述理论方法的有效性,形成了一个较为完整的交通状态评价和预测方法及应用体系.本论文的主要研究成果具体体现为以下几个方面：

1)形成了交通状态的概念体系及其应用框架.

系统阐述了交通状态概念定义、构成要素、特征属性以及类别(等级)划分,形成了完整的交通状态概念体系；分析了城市道路交通状态的生成机理；明确了交通状态应用体系的内涵,并构建了支持交通管理决策的交通状态应用体系框架,为论文的进一步研究奠定了基础.

2)以交通状态的全面、准确获取为目标,提出了解决交通流数据两种典型“缺失”问题的处理方法.

提出了一种基于pre-selection时空模型的交通流数据软测量方法,解决了无检测器路段交通流数据检测“缺失”的问题.该方法以有检测器路段的交通流数据为基础,依据数据序列之间的时空相关性构建时空模型,并通过预选“关键节点”的策略,减少了传统时空模型的待估参数,从而在保证精度的前提下,提高了运算效率.提出了用于描述检测器数据反映真值程度的信源可信度概念,并根据对信源可信度的不同划分方式,分别建立了基于信源可信度和知识、基于信源可信度和近似推理的数据融合模型,解决了单一检测源采集数据精度“缺失”问题.这两种融合模型结合了专家的经验和推理,不仅能够反映检测数据精度随时间的变化情况,而且实现了交通流数据规律性知识和专家经验知识的统一.

3)针对交通管理不同层次,构建了符合交通参与者认知的城市道路交通状态评价方法.

分析了交通状态评价的内涵,即可以理解为交通参与者对不同交通状态类别进行逻辑判断的过程；从交通管理者的角度,明确了交通状态评价的思路.在此基础上,面向路段和路网两个层次,设计了能够基于实时交通流数据计算的交通状态指标变量,并提出了基于主客观结合实验的路段交通状态评价方法、基于模糊聚类与模糊综合评价的路网交通状态评价方法.这两种评价方法将交通状态指标变量的客观性与人对交通状态类别认识的主观性有机结合,实现了交通状态定性分类和定量评价的统一.基于实际交通流数据的实验表明,两种方法能够准确、客观、实时地评价不同层次的交通状态.

4)提出了面向城市道路交通状态两个侧面(交通状态类别和交通状态指标变量)的短时预测方法.

将交通状态类别预测理解为模式识别问题,提出了一种基于最大熵的交通状态类别预测方法.该方法的优点在于,不仅能够有效融合影响交通状态的时间维和空间维特征,而且不需要考虑特征间的相关性.基于“分解-组合”的多模型建模策略,提出了一种自适应权重的交通状态指标变量组合预测方法.该方法可以理解为一个两阶段的预测模型,其优点在于减少了预测过程中的不确定性,适应了交通流的随机变化,从而提高了预测的精度.

5)以北京市交通管理的实际需要为背景,基于上述理论方法,开发并部署应用了北京市区域交通状态和服务水平评价系统.该系统的成功运用,验证了本论文研究成果的有效性和实用性.

第四篇道路交通管理论文范例：灰色建模技术及其在道路交通事故管理中的应用研究

灰色系统理论是系统科学中研究小样本、贫信息系统的理论与方法体系,灰色建模技术是灰色系统理论的核心,是连接灰色理论与实践应用的纽带.灰色建模技术已成功解决了经典方法难以解决的大量实际问题,具有广泛的应用背景和较强的应用价值.论文旨在对灰色建模技术及其在道路交通事故管理中的应用进行深入研究,以期在灰色数据变换技术、灰色关联分析技术、灰色预测技术和实际应用等领域获得一些新的研究成果,为灰色建模技术提供新思路、新方法,拓展灰色建模技术的应用范围,丰富和完善灰色建模体系,促进灰色系统理论与交通管理的融合发展.论文的主要研究内容和研究成果如下：

（1）通过对灰色数据变换技术提高序列建模的机理分析,明晰了灰色数据变换的构造机理.从灰色数据变换提高序列光滑性、减少序列级比偏差等角度,提出了灰色数据变换的构造准则,为灰色数据变换的构造提供了理论指导.构造了基于平均增长率的弱化变权缓冲算子,该算子不但满足缓冲算子的构造准则,还能通过变权系数调整其作用强度,丰富了缓冲算子体系.构造了基于线性函数与反余切函数的函数型数据变换,验证了所构造的函数型数据变换满足数据变换构造准则,拓展了函数型数据变换体系.

（2）针对周期波动序列的变动特征,给出了周期波动序列的周期确定方法和序列波动性的测度方法,将序列的周期性与波动性因素引入灰色关联分析模型,构建适用于周期波动序列的灰色关联分析模型,为分析具有周期波动特征的序列间的关联性提供了模型支撑.根据面板数据的时空特征建立了基于面板数据的灰色关联分析模型,为分析矩阵序列的关联性提供了新思路.提出了基于新信息优先原理的时序权重确定方法和基于差异驱动原理的指标权重确定方法,并在时序权重与指标权重确定的基础上构建了基于均值关联度的动态多指标评价模型,为动态多指标评价提供了新方法.

（3）针对传统的灰色GM(1,1)模型难以满足波动序列预测的需求,提出了利用振幅压缩变换和加权均值变换对波动序列进行处理,弱化波动序列的随机性,提高序列光滑性,使序列变化梯度趋于平缓,并利用变换后的数据建立GM(1,1)模型,为波动序列预测研究提供新思路.根据系统演化所呈现的阶段性特征：孕育阶段-匀速变化阶段-加速变化阶段-另一平衡状态,构建了能够反映系统动态演化规律的GM (1,1, t)模型,对该模型的建模机理、模型特性、参数估计等问题进行了探讨,拓展了灰色预测模型体系.针对交通事故系统特征变量的特点,构建参数可调的灰色GM(1,1)幂模型,利用灰色信息覆盖原理确定模型中参数的范围,并利用粒子群智能算法搜索最优参数,并对GM(1,1)幂模型的背景值进行智能优化.将灰色GM(1,N)模型与灰色关联分析相结合,通过灰色关联分析识别GM(1,N)模型中的相关因素,减少非关键因素被选入GM(1,N)模型的可能性.

（4）在灰色数据变换技术、灰色关联分析技术、灰色预测技术研究的基础上,利用灰色建模技术对我国道路交通事故的成因及演化趋势进行了分析,通过分析识别出影响我国道路交通安全的主要因素,并对我国道路交通事故的演化趋势进行了预测分析.根据道路交通事故成因分析与预测分析结果,提出了加强道路交通安全管理的对策.

第五篇道路交通管理论文范文格式：道路交通状态多维多粒度获取方法研究

智能交通系统的建设和发展是解决交通拥堵等交通问题的有效途径,而道路交通路网上的交通状态信息的实时准确获取是建设智能交通系统、提供交通信息服务、进行道路交通管理的基础,在道路交通系统运行管理控制中起着基础性和关键性的作用.道路交通状态的有效获取方法是提升道路交通系统运行和管理效率的核心问题.

本论文以道路交通管理与控制的实际需求为背景,深入研究了道路交通状态多维多粒度的获取方法,基于不同层次的道路交通特性提出了不同的道路交通状态获取方法,并通过实例分析与应用,验证了提出的道路交通状态获取方法的有效性,形成了不同层次的、较为完整的道路交通状态获取方法体系.本论文的主要研究成果具体体现在以下几个方面：

1)以道路交通的截面特性为基础,提出了基于交通信息模板的道路交通状态获耿方法.

基于交通信息模板的道路交通状态获取方法是在有效历史数据的基础上进行.该方法首先根据不同的划分标识,将道路交通运行模态划分为不同的子模态；然后提取不同交通运行模态下的历史道路交通数据,进行相关的数据预处理,并对道路交通信息的规律性进行分析,利用道路交通信息的规律性信息获取不同交通运行模态下所对应的交通信息模板；最后判断当前时刻目标路段的交通运行模态,选取相对应的交通运行模态下的交通信息模板,利用道路交通状态信息的时间相关性的特点获得当前时刻的交通运行状态数据.

2)以道路交通的路段特性为基础,提出了基于虚拟速度传感器节点的道路交通状态获取方法.

基于虚拟速度传感器节点的道路交通状态获取方法是在对路段的交通状态进行软测量的基础上进行.该方法首先采用线性插值的方法在相邻的交通流传感器之间设定虚拟速度传感器节点序列；然后将交通流传感器节点时间序列的速度数据映射到空间序列上,并利用最小二乘法对权重矩阵进行训练(该权重矩阵与虚拟速度传感器节点的速度和交通流传感器检测的速度数据相关)；最后利用权重矩阵和交通流传感器节点时间序列的速度数据,计算得到虚拟速度传感器节点的速度,从而获得整个路段的交通状态的空间分布.该方法可以有效获取未布设交通检测器的路段的交通状态.

3)以道路交通的区域特性为基础,提出了基于区域交通吸引子匹配的道路交通状态获取方法.

基于区域交通吸引子匹配的道路交通状态获取方法是在对交通区域特性分析的基础上进行.该方法首先根据不同的划分标识,将道路交通运行模态划分为不同的子模态,并提取不同交通运行模态下的道路交通状态数据,进行相关的数据预处理,获取不同交通运行模态下的道路交通状态信息并存入道路交通运行特征参考序列中；然后引入目标路段的区域交通吸引子的概念,提取不同交通运行模态下的区域内其它各路段的道路交通状态数据,进行相关的数据预处理,获取不同交通运行模态下的目标路段的区域交通吸引子信息并存入道路交通运行特征参考序列中；最后获取当前时刻的目标路段的区域交通吸引子信息,根据一定的规则与目标路段的历史区域交通吸引子进行匹配,选取区域交通吸引子最优匹配时所对应的目标路段的道路交通状态信息,并作为初始修复数据,进而通过对初始修复数据进行卡尔曼滤波,获得最终的修复数据.该方法能够实时有效地获取当前的道路交通状态.

4)以道路交通的网络特性为基础,提出了基于压缩感知的道路交通状态获耿方法.

基于压缩感知的道路交通状态获取方法是在对交通路网特性分析的基础上进行的.该方法首先利用交通状态信息矩阵奇异值分解和主成分分析的方法进行道路交通状态数据的结构性和可压缩性分析,然后在道路交通状态数据可压缩性分析的基础上,利用压缩感知的理论及方法进行道路交通状态估计,并对基于压缩感知进行道路交通状态获取的过程中所涉及的主要参数进行分析和设定；最后基于实例对基于压缩感知的道路交通状态获取算法的应用进行验证.该方法可以实现对交通路网大面积道路交通状态数据的估计.

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