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面向服务SOA城市智能交通信息平台体系结构研究
被引量：
3
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作者
王亚飞
石心怡
关志超
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第S1期23-28,共6页
城市智能交通信息平台作为智能交通系统建设的核心支撑越来越得到高度重视,其核心任务是实现交通数据采集与处理、通信与传输、分析与挖掘、交换与共享、存储与发布等服务。经过十多年的建设实践,一方面随着软件工程技术发展经验、方法...
城市智能交通信息平台作为智能交通系统建设的核心支撑越来越得到高度重视,其核心任务是实现交通数据采集与处理、通信与传输、分析与挖掘、交换与共享、存储与发布等服务。经过十多年的建设实践,一方面随着软件工程技术发展经验、方法、构架模式的不断积累,需要新的技术路线促进更加快捷的系统工程组织模式,以应对飞速发展的服务模式;另一方面随着经济全球化、信息网络化进程加快,带来了前所未有的分布式系统的交互能力,这既是实现标准化需求的基础,也是城市智能交通信息平台发展的瓶颈。面向服务的体系结构SOA的新阶段应运而生,它包含运行环境、编程模型、构架风格和相关方法论等在内的一整套崭新的分布式软件系统构架方法和环境,涵盖服务的整个生命周期:建模-开发-整合-迁移-部署-运行-管理,开创了智能交通信息平台这一分布式软件系统构架方法和环境的新纪元,在深圳等城市智能交通信息平台建设中得以应用实践。
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关键词
SOA
智能交通信息平台
体系结构
分布式软件系统
新模式
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职称材料
城市道路状况概率神经网络判别方法
被引量：
5
2
作者
郭庚麒
曹成涛
徐建闽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第13期214-216,219,共4页
针对移动交通流检测信息的特点,在分析概率神经网络与Global K-means聚类算法的基础上,提出了一种基于移动交通流检测信息的城市路况概率神经网络判别方法。通过分析路况的相关因素,同时考虑信号控制交叉口红灯对车辆行程时间延误的影响...
针对移动交通流检测信息的特点,在分析概率神经网络与Global K-means聚类算法的基础上,提出了一种基于移动交通流检测信息的城市路况概率神经网络判别方法。通过分析路况的相关因素,同时考虑信号控制交叉口红灯对车辆行程时间延误的影响,利用Global K-means算法改进的概率神经网络对探测车采集的实时交通信息进行处理,进而得出城市的道路状况。应用结果表明该方法能够有效地判别和跟踪道路状况的变化,比不考虑交叉口红灯的影响时能够更准确地反映城市道路的路况信息。
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关键词
城市路况
探测车
概率神经网络
智能
交通
系统
信息
平台
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职称材料
题名
面向服务SOA城市智能交通信息平台体系结构研究
被引量：
3
1
作者
王亚飞
石心怡
关志超
机构
深圳市公安局交通警察局
长安大学公路学院
深圳市城市交通规划研究中心
出处
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第S1期23-28,共6页
基金
建设部数字城市示范资助项目(2009建科验字162号)
文摘
城市智能交通信息平台作为智能交通系统建设的核心支撑越来越得到高度重视,其核心任务是实现交通数据采集与处理、通信与传输、分析与挖掘、交换与共享、存储与发布等服务。经过十多年的建设实践,一方面随着软件工程技术发展经验、方法、构架模式的不断积累,需要新的技术路线促进更加快捷的系统工程组织模式,以应对飞速发展的服务模式;另一方面随着经济全球化、信息网络化进程加快,带来了前所未有的分布式系统的交互能力,这既是实现标准化需求的基础,也是城市智能交通信息平台发展的瓶颈。面向服务的体系结构SOA的新阶段应运而生,它包含运行环境、编程模型、构架风格和相关方法论等在内的一整套崭新的分布式软件系统构架方法和环境,涵盖服务的整个生命周期:建模-开发-整合-迁移-部署-运行-管理,开创了智能交通信息平台这一分布式软件系统构架方法和环境的新纪元,在深圳等城市智能交通信息平台建设中得以应用实践。
关键词
SOA
智能交通信息平台
体系结构
分布式软件系统
新模式
Keywords
SOA
ITS information platform
architecture
software of distributed system
new pattern
分类号
N55 [自然科学总论]
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职称材料
题名
城市道路状况概率神经网络判别方法
被引量：
5
2
作者
郭庚麒
曹成涛
徐建闽
机构
华南理工大学
广东交通职业技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第13期214-216,219,共4页
基金
国家高技术研究发展计划(863)No.2006AA11z211~~
文摘
针对移动交通流检测信息的特点,在分析概率神经网络与Global K-means聚类算法的基础上,提出了一种基于移动交通流检测信息的城市路况概率神经网络判别方法。通过分析路况的相关因素,同时考虑信号控制交叉口红灯对车辆行程时间延误的影响,利用Global K-means算法改进的概率神经网络对探测车采集的实时交通信息进行处理,进而得出城市的道路状况。应用结果表明该方法能够有效地判别和跟踪道路状况的变化,比不考虑交叉口红灯的影响时能够更准确地反映城市道路的路况信息。
关键词
城市路况
探测车
概率神经网络
智能
交通
系统
信息
平台
Keywords
traffic condition
floating car
probability neural network
Intelligent Transport System（ITS） information platform
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向服务SOA城市智能交通信息平台体系结构研究
王亚飞
石心怡
关志超
《中山大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
城市道路状况概率神经网络判别方法
郭庚麒
曹成涛
徐建闽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
5
在线阅读
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职称材料
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