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论文读书笔记

第一篇：论文读书笔记1.RoadTrafficFlowPredictionwithaTime-OrientedARIMAModel摘要部分说明根据不同时段交通流数据训练得到的ARIMA模型在预测方面更精确。介绍部分首段指出卡尔曼、ARMA等模型训练所需的数据并没有划分。2.动态交通流量预测方法研究摘要指出本文介绍了误差逆传播（BP）模型的相关理论，指出传统BP神经网络的缺陷，并提出了提高预测精度的措施——引进高阶神经网络。该文利用交叉口的实测数据进行预测，并用实际数据进行验证和比较。结束语：传统BP神经网络在流量预测上还存在比较大的误差，耗时比较长，无法达到实时预测的要求。而高阶神经网络是可以应用并能够胜任于实时交通流预测的。不足：未考虑天气因素，对于突发事件的预测，还有待于更进一步深入的研究。3.交通流量的预测仿真交通流量的长期预测主要是利用与交通流量有关的宏观因素来确定交通流的宏观变化趋势。鉴于道路交通系统的非线性、复杂性和不确定性的基本特征,以及实际采集数据较少的情况,利用广义回归神经网络（GRNN）的逼近能力、分类能力和学习速度较强,网络最后可以收敛于样本量聚集较多的优化回归面的优势。交通流量的短期预测主要是考虑一些微观因素对交通流量的影响。由于对交通流起作用的影响因素较多,根据多年的实际经验,选择了月影响系数、周影响系数、高峰小时影响系数、天气状况系数、人员聚集影响系数作为输人因子。4.短时交通流量预测研究.nh摘要：文章提出用小波将短时交通流数据分解到不同尺度（频率）空间，再在各尺度空间分别进行预测，将预测的结构综合得到原流量序列的预测值的方法。仿真结果表明，先采用光滑度较大的小波将短时交通流数据分解到各尺度空间，然后用模糊神经网络预测低频数据，AR模型预测高频随机数据的方法对短时交通流量预测精度的提高具有明显的效果。5.SpatialAnalysisofUrbanFormandPedestrianExposuretoTrafficNoise文章分析指出在澳门半岛这样一个历史文化名城中游玩的游客，当他们置身于那些步行街道时，由于交通噪声和其他的城市污染，使人们的旅行质量下降，无形之中毁坏了这座文化名城的声誉。6.TrafficFlowCharacteristicsAnalysisatIntersectioninWuhanCityAbstract-ThispaperdiscussestheprocessingmethodofsurveydataatintersectioninWuhanCity,andanalyzetrafficflowcharacteristicsatintersectiononbaseofactualsurveydata.Accordingtothetrafficflowcharacteristicssuchasthespatialdistributionoftrafficvolume,timedistributionoftrafficvolume,thetrafficflowstability,thetrafficflowdirectionalvolume,theheadwayandthetrafficcomposition,wecangetthecurrenttrafficsituationatintersectioninWuhanCity,whichprovidesabasisfortheplanning,designingandmanagementofintersectioninWuhanCity.6.车载终端实时交通导航技术的研究及实现本文设计了一个车载实时交通信息的发布和接收系统，可以将路况信息动态地显示在地图上，实现车辆的动态导航。该系统以S3C2410处理器为核心，使用嵌入式Linux操作系统作为底层软件平台。终端采用3G模块连接互联网，通过嵌入式浏览器浏览网页。参考TPEG协议，定义了实时交通信息的传输协议。首先在Web服务器端用MFC开发了一个实时交通信息的输入平台。根据输入的交通信息，自动生成相应的XML文件。然后用JavaScript编写html网页，在网页中嵌入Google地图，对生成的XML文档进行解析，将实时交通信息用图标的形式标示在地图上的对应位置。将3G模块在Linux下进行正确的配置，车载实时交通导航终端通过3G模块连接上因特网，用嵌入式浏览器访问编写好的html网页，最后返回地图信息，显示在终端的屏幕上。另外，针对嵌入式系统的手写输入问题，本文优化了汉字手写体识别系统，提高了系统的识别率，加快了系统的识别速率，并将此应用在车载导航终端上。7.基于实时交通信息的车辆路径问题研究本文研究课基于实时交通信息的车辆路径问题，建立了数学模型，并提出了动态