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皮晓亮

作品数:8 被引量:96H指数:5
供职机构:上海海事大学交通运输学院更多>>
发文基金:国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:交通运输工程经济管理环境科学与工程建筑科学更多>>

文献类型

  • 7篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 8篇交通运输工程
  • 2篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇建筑科学
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 4篇环形线圈
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇聚类分析
  • 2篇基础信息
  • 2篇交通状态
  • 2篇公共交通
  • 1篇异常数据
  • 1篇运输系统
  • 1篇智能公共交通
  • 1篇智能交通
  • 1篇智能运输
  • 1篇智能运输系统
  • 1篇中国国情
  • 1篇数据融合
  • 1篇数据转换
  • 1篇特征数
  • 1篇特征数据
  • 1篇汽车
  • 1篇汽车交通
  • 1篇线圈

机构

  • 7篇同济大学
  • 3篇上海海事大学
  • 1篇教育部

作者

  • 8篇皮晓亮
  • 7篇孙亚
  • 3篇杨晓光
  • 3篇滕靖
  • 1篇王正
  • 1篇韩皓
  • 1篇彭国雄

传媒

  • 2篇公路交通科技
  • 2篇城市公共交通
  • 1篇城市公用事业
  • 1篇华东公路
  • 1篇交通与计算机

年份

  • 1篇2008
  • 3篇2006
  • 3篇2005
  • 1篇2004
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
基于环形线圈检测器采集信息的交通状态分类方法应用研究被引量:46
2006年
在智能交通系统中,交通状态判别算法通常被用来进行道路环境中实时交通状态的判断。这些算法将外场设备采集到的实时交通流数据与既有的交通状态分类标准特征作比较,来识别交通系统运行的状态。应用聚类分析方法,结合数据预备技术和交通工程技术,对环形线圈监测系统采集的交通流基础特征数据进行挖掘,实现了一种交通状态分类方法,并对交通管理控制系统中实时交通状态的判断识别提供可靠的参照标准。
皮晓亮王正韩皓孙亚
关键词:聚类分析交通状态数据挖掘
环形检测线圈采集信息数据预备技术的研究及应用
本文以环形线圈检测器采集的基础数据为对象,对数据挖掘预备技术进行了研究。首先,进行交通原始信息提取和描述,然后对数据预备过程中关键步骤, 如丢失数据处理异常数据处理、和特征数据的提取等步骤提出了相应的具体方法和要求,最后...
孙亚皮晓亮
关键词:异常数据特征数据
文献传递
中国智能公共汽车交通系统发展问题的研究
2005年
本文在综述国际智能公共汽车系统研究现状的基础上,分析了中国目前建设、运营的智能公共汽车系统存在的问题,对发展适合中国国情的智能公共汽车系统提出了构想、应注意的问题,以及必须解决的关键理论与技术支持.
杨晓光皮晓亮滕靖孙亚
关键词:中国国情公共汽车交通
公共交通系统基础信息平台框架设计研究被引量:3
2004年
本文提出了一种面向公交管理决策层、企业运营层和出行者的公交基础信息平台系统框架.文中对传统公交系统和ITS环境下智能公交系统的基础信息需求进行了分析与比较.根据公交系统的业务流程、数据流程划分系统功能模块,依据属性数据和空间数据相结合的原则,完成了基础信息平台主要数据库的结构设计.
皮晓亮滕靖孙亚
关键词:基础信息公交系统公共交通系统出行者ITS
ITS数据采集处理技术分析与系统框架流程设计被引量:9
2008年
阐述实时动态交通信息采集与处理子系统的基本功能与特殊性,然后对国外智能交通运输管理系统中信息采集与处理的实用技术及关键技术参数进行了分析比较。在此基础上,对交通采集与处理流程中3个主要组成部分:交通信息采集、交通数据质量控制、交通数据集成和存储,分别进行系统框架流程设计,最后分析了ITS数据实时采集与处理的发展趋势,并对中国ITS数据的实时采集与处理给出若干可行建议。
皮晓亮
关键词:智能运输系统
中国智能公共汽车交通系统发展问题的研究被引量:5
2006年
该文在综述国际智能公共汽车系统研究现状的基础上,分析了中国目前建设、运营的智能公共汽车系统存在的问题,对发展适合中国国情的智能公共汽车系统提出了构想、应注意的问题,以及必须解决的关键理论与技术支持。
杨晓光皮晓亮滕靖孙亚
关键词:智能公共交通ABTS
基于环形线圈检测器采集信息的数据挖掘方法研究被引量:9
2005年
智能交通系统 (ITS)是以信息和信息技术为基础 ,随着大量多源的信息采集之后 ,如何对信息进行有效处理是面临的新挑战。文章以环形线圈检测器采集的基础信息为对象 ,通过数据挖掘 ,即数据获取、数据准备、数据规约、数据转换和挖掘方法流程 ,论述了各阶段的要求和算法 。
孙亚彭国雄皮晓亮
关键词:数据挖掘数据转换规约基础信息基础数据
基于环形线圈检测器采集信息的交通状态分类方法应用研究被引量:25
2006年
在智能交通管理系统中,各种交通状态判别算法通常被用来进行道路环境中实时交通状态的判断。这些算法通常将外场设备采集到的实时交通流数据与既有的交通状态分类标准的特征作比较,来识别交通系统运行的状态。应用聚类分析方法,结合数据预备技术、交通工程技术对环形线圈监测系统采集的交通流基础特征数据进行融合挖掘,实现了一种交通状态分类方法。为智能交通系统的管理者和决策者提供了交通控制管理决策依据。并对交通管理控制系统中实时交通状态的判断识别提供了可靠的参照标准。
皮晓亮杨晓光孙亚
关键词:聚类分析交通状态智能交通数据融合交通管理与控制
共1页<1>
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