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我该如何做好交通科研与规划设计的兼顾? 精选

已有 10359 次阅读 2013-10-10 03:35 |系统分类:科研笔记| 如何, 规划设计

刚刚从MediaLab回来,参加了一个讲座,主题是“human mobility and land use”,也是大数据的应用吧,将交通数据,手机数据应用于土地开发使用研究。PPT中有大量的模型,只有几个我看得懂,BPR函数,交通密度与服务水平,主讲的人是学计算数学的,应用了一些交通函数。Presentation中大量的曲线图,动画图,听说是用Matlab做的,让我眼花缭乱,好生羡慕。不得不心生惭愧,在博士毕业7年之后,我很难再静得下心来去研究创新性构造一个模型,想想博士论文中做的那个准均衡分配模型,那时候觉得很有乐趣,也很有成就感。听lecture,一方面很羡慕做的细致深入的模型构造,曲线拟合,但另一方面,又很纠结,他们将travel time,delay,交通预测流量调查几百组甚至几千组数据拿来用,有考虑过最底层的数据(流量、占有率、点速度)等的采集和准确性吗?预测模型的精确度?以及手机信令数据的漂移和误差?也许,答案是,当数据成为大数据时,这些误差基本可以忽略不计。

 

我跟北大的赵教授讲了我的困惑,我们这些搞交通的人,还在潜心研究交通数据采集、流密速模型,行程时间预测,状态表征,服务水平,事件检测、GPS数据、手机信令……,但搞计算数学的可以基本假设这些数据都是可采集,数据是准确额的,模型是现成的,可以在此基础上做大数据挖掘,再挖掘。也许,这就是学科交叉。

 

昨天上午听了一个关于城市计算的讲座,是微软亚洲研究中心的一个博士来讲的,也是大数据,讲如何对交通数据,手机数据、出租车(GPS)数据的时空分析,建立模型,主要讲了3个应用,1.应用于PM2.5的预测估算(前提是环境监测器太贵,覆盖不够),2.通过出租车的轨迹、聚集程度,研究加油站的选择,3.应用于出租车的sharing信息定制。Presentation比较了北京、上海、深圳等4个城市上千公里路段的数据分析,我当时很困惑,真的有收集到这么大覆盖面的数据吗?是什么样的数据?微观的?还是中宏观?什么样的颗粒度?关于出租车的sharing,演讲者提到是通过app请求,由中心系统计算,再确认信息。我觉得道路交通不确定性太大,实施起来有难度。我曾经设想,出租车有个装置,能够由第一上车者发送愿意sharing的信息(目的地,sharing)在出租车顶棚显示,若路侧候车者能够基本确定与自己路径相同,则可以扬召,票价和打印票据方式可以参照北京模式,让合乘者和驾驶员都收益。也不知道是不是从事交通规划与设计时间较长了,我在处理一个交通问题时,基本原则是复杂问题简单化,因为交通有了人的参与不确定性太大了。

 

另外,谈谈这次对公交信号优先又有了进一步的认识。之前查阅很多文献,美国用的是“准点优先”的原则,国内有很多也是这么提的,后来考虑到没有时刻表,我提出“基于车头时距均衡的公交信号优先”。到了波士顿终于可以理解,为什么美国要提准点优先了。波士顿的公交线网线路比较简单,市中心的weekday高峰一般10分钟间隔,在郊区,有10分钟,20分钟,甚至在weekends郊县公交1小时一班,所以郊区每个枢纽站基本都有每趟公交车的时刻表,清楚的列出始末站,中间站的时刻表,有的时候等40分钟,50分钟很正常,所以需要时刻表,需要准点,需要候着时间出门。可以看出,准点是有适用性条件的,适合于郊县,大发车间隔的车辆。

 

在这里其实还有之前参加的交通复杂系统,healthy系统等讲座,给自己的困惑是,每次都会想着怎么put intopractice,这种感觉很纠结,很痛苦。我该怎么做好科研与规划设计的兼顾呢?科研需要开创性的研究,也许在建立模型是时,会给定了很多约束条件,可是,真正做交通规划和设计时,阻碍性因素都要考虑清楚,要落到实处。怎么采数据,怎么用数据,每一步都很重要。告诉自己,高瞻远瞩,脚踏实地。

 



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