2025年北京交通大學(xué)交通運輸規(guī)劃與管理專業(yè)（智慧交通）考試題型與試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______第一部分選擇題1.以下哪一項不屬于智慧交通系統(tǒng)通常涉及的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域？A.人工智能與機器學(xué)習(xí)B.地理信息系統(tǒng)（GIS）C.傳統(tǒng)的交通信號燈控制技術(shù)D.物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與車聯(lián)網(wǎng)（V2X）2.在交通大數(shù)據(jù)分析中，用于描述數(shù)據(jù)集中某個特征分布情況的統(tǒng)計量通常是？A.協(xié)方差B.相關(guān)系數(shù)C.中位數(shù)D.峰度3.基于強化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)交通信號控制策略，其主要優(yōu)勢在于？A.能夠瞬時達(dá)到最優(yōu)配時方案B.僅需要歷史交通數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.具備根據(jù)實時環(huán)境動態(tài)調(diào)整配時能力D.對硬件設(shè)備要求極低4.公共交通線路優(yōu)化中，通常將乘客總出行時間或等待時間作為主要優(yōu)化目標(biāo)，這體現(xiàn)了？A.效率原則B.公平原則C.可持續(xù)性原則D.經(jīng)濟性原則5.車路協(xié)同系統(tǒng)（V2X）中，“V2I”指的是？A.車輛與行人之間的通信B.車輛與基礎(chǔ)設(shè)施（如信號燈、路側(cè)單元）之間的通信C.車輛與車輛之間的通信D.車輛與網(wǎng)絡(luò)之間的通信第二部分簡答題1.簡述交通大數(shù)據(jù)相較于傳統(tǒng)交通數(shù)據(jù)的主要特點及其在智慧交通應(yīng)用中的價值。2.解釋什么是交通擁堵，并簡述基于人工智能的交通擁堵預(yù)測的基本原理。3.描述車聯(lián)網(wǎng)（V2X）系統(tǒng)在提升交通安全方面可能發(fā)揮的幾種關(guān)鍵作用。4.簡述智能導(dǎo)航系統(tǒng)如何利用實時交通信息和路徑優(yōu)化算法為出行者提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。第三部分計算題與分析題1.假設(shè)某路段交通流符合韋氏分布，觀測到該路段在特定時間段內(nèi)的流量Q=1800pcu/h，平均速度V=40km/h。請利用韋氏分布公式Q=4VC[1-C/2V]3，其中C為擁堵密度（車輛數(shù)/公里），估算該路段的擁堵密度范圍。假設(shè)該路段長度為2公里，請進(jìn)一步估算該時段內(nèi)該路段通過的車輛總數(shù)。（請列出計算過程）2.某城市中心區(qū)域有一個十字路口，高峰時段平均到達(dá)車輛（包含左右轉(zhuǎn)）為200輛/小時，平均綠燈時間下車輛通過能力約為180輛/小時。目前采用固定配時信號控制，綠燈時間45秒，紅燈時間45秒。試分析該配時方案在高峰時段可能存在的問題，并提出至少一種改進(jìn)思路，說明其原理。3.假設(shè)你需要利用歷史交通流量數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個模型來預(yù)測未來5分鐘的交通流量。請簡述你會選擇哪種類型的機器學(xué)習(xí)模型（監(jiān)督學(xué)習(xí)或無監(jiān)督學(xué)習(xí)？具體模型名稱），并說明選擇該模型的主要理由。同時，簡述在模型訓(xùn)練和應(yīng)用過程中需要考慮的關(guān)鍵因素。第四部分論述題結(jié)合當(dāng)前智慧交通的發(fā)展趨勢，論述人工智能技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)、計算機視覺）在至少兩個不同智慧交通應(yīng)用場景（如交通管理、出行服務(wù)、物流優(yōu)化等）中的具體應(yīng)用方式及其帶來的潛在影響。試卷答案第一部分選擇題1.C2.C3.C4.A5.B第二部分簡答題1.特點：量巨大（Volume）、種類繁多（Variety）、產(chǎn)生速度快（Velocity）、價值密度低（Value）、真實性高（Veracity）。價值：支持精準(zhǔn)交通監(jiān)測、智能信號控制、高效交通預(yù)測、個性化出行服務(wù)、優(yōu)化交通管理決策、提升系統(tǒng)安全等。2.原理：收集歷史和實時的交通數(shù)據(jù)（流量、速度、密度等），利用機器學(xué)習(xí)算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等）學(xué)習(xí)交通流模式和時間序列特征，建立預(yù)測模型，預(yù)測未來一段時間內(nèi)的交通狀況（如擁堵程度、特定地點流量）。該過程涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇與訓(xùn)練、模型評估等步驟。3.作用：*實時碰撞預(yù)警：V2X設(shè)備可實時傳遞車輛行駛狀態(tài)和周圍危險信息，提前預(yù)警潛在碰撞風(fēng)險。*交通信號協(xié)同：車輛可通過V2I獲取前方信號燈信息或參與協(xié)同控制，優(yōu)化通行效率，減少怠速和加減速。*周邊環(huán)境感知：V2I可提供行人、障礙物等信息，增強車輛（尤其是自動駕駛汽車）的感知能力。*異常事件通報：如事故、道路施工、惡劣天氣等，可通過V2X網(wǎng)絡(luò)快速播報，提醒其他車輛注意。4.服務(wù)方式：*實時路況：利用GPS定位和用戶上報數(shù)據(jù)，以及V2X信息，提供當(dāng)前路徑及周圍區(qū)域的實時擁堵、事故、施工等信息。*智能路徑規(guī)劃：結(jié)合用戶出行時間、目的、費用、偏好以及實時路況，通過算法計算出最優(yōu)或次優(yōu)路徑。*出行建議：提供公共交通換乘方案、共享單車使用點推薦、實時停車場信息查詢等增值服務(wù)。*個性化推送：根據(jù)用戶歷史出行習(xí)慣，推送相關(guān)的優(yōu)惠活動或出行貼士。第三部分計算題與分析題1.計算過程：*由Q=4VC[1-C/2V]3代入Q=1800,V=40/3600=1/90(轉(zhuǎn)換為小時/公里)：1800=4*(1/90)*C*[1-C/(2*(1/90))]31800=(4/90)*C*[1-45C]3405000=C*[1-45C]3*令x=C，則405000=x*(1-45x)3。此方程難以解析求解，需數(shù)值方法或近似。觀察可知C較小，1-45C接近1，可初步近似：405000≈x*13=>x≈405000。顯然C遠(yuǎn)小于此值。*嘗試合理范圍，擁堵時速度很低，V≈10km/h=1/360s/m。C=車輛數(shù)/路段長度。假設(shè)2km路段有C輛車，則平均間距約為2000m/C。若V=10km/h=10000m/h=2.78m/s，則車流密度C≈2000/(2.78)≈720輛/公里。代入原式檢驗：Q=4*(1/90)*(720/1000)*[1-(720/1000)/(2*(1/90))]3Q=(4/90)*0.72*[1-0.36]3Q=(4/90)*0.72*(0.64)3Q=(4/90)*0.72*0.262144≈0.00889*0.262144≈2.33pcu/h。此值與1800相差巨大，說明C遠(yuǎn)大于720/1000。*繼續(xù)調(diào)整，假設(shè)更擁堵，V=20km/h=1/180s/m。C=2000/(1/180)=360000輛/公里。代入：Q=4*(1/90)*(360000/1000)*[1-(360000/1000)/(2*(1/90))]3Q=(4/90)*360*[1-180]3Q=(4/90)*360*(-179)3。結(jié)果為負(fù)，說明C設(shè)定過高。*由此可見，直接求解復(fù)雜，需結(jié)合物理意義。擁堵密度C通常在幾十到幾百輛/公里范圍內(nèi)。韋氏分布公式在密度極低或極高時可能不適用。更合理的估算可能需要分段或使用經(jīng)驗公式。但題目要求估算范圍，可推斷C在50-200輛/公里范圍內(nèi)時，[1-C/(2V)]3接近但小于1。大致范圍在100-300輛/公里。若取C=150輛/公里：Q=4*(1/90)*150*[1-150/(2*40)]3=(4/90)*150*(1-0.1875)3=(4/90)*150*0.81253≈0.0444*548.83≈24.4pcu/h。仍偏低，說明C需要更高，可能在250-400輛/公里。重新審視，流量1800對應(yīng)的密度C=1800/(4*V*[1-C/(2V)]3)。取C=300輛/公里，V=40km/h：Q=4*(1/90)*300*[1-300/(2*40)]3=(4/90)*300*(1-3.75)3。結(jié)果為負(fù)。取C=200輛/公里，V=40km/h：Q=4*(1/90)*200*[1-200/(2*40)]3=(4/90)*200*(1-2.5)3=(8/90)*200*(-1.5)3=(16/90)*(-3.375)≈-0.61。密度C也需遠(yuǎn)大于200。密度C應(yīng)遠(yuǎn)超200輛/公里。估算范圍可能在400-800輛/公里。例如C=500輛/公里：Q=4*(1/90)*500*[1-500/(2*40)]3=(4/90)*500*(1-6.25)3=(20/90)*500*(-5.25)3≈0.222*500*(-144.39)≈-14690。計算顯示密度C需極大才能達(dá)到1800。說明此模型在此流量下預(yù)測擁堵密度異常高，可能模型本身或參數(shù)設(shè)定不適用于如此高的流量。實際中高流量通常伴隨極低速度，此時韋氏分布可能不適用或需要修正參數(shù)。此處按題目要求估算，結(jié)合物理意義，高流量對應(yīng)高密度，范圍可估計為500-1000+輛/公里。*估算范圍：結(jié)合計算困難與物理意義，該路段擁堵密度C的估算范圍可粗略估計為400-800輛/公里。（注意：標(biāo)準(zhǔn)答案計算過程可能更復(fù)雜或使用了近似/不同模型）。*車輛總數(shù)：車輛總數(shù)=流量*時間*車道數(shù)*換算系數(shù)。假設(shè)單車道，時間T=1小時，換算系數(shù)1pcu=1輛小汽車。總數(shù)≈1800*1*1*1=1800輛。2.問題分析：該配時方案總周期為90秒，綠燈時間占比50%，即每個方向平均綠燈時間45秒。高峰時段平均到達(dá)流量為200輛/小時=1/180輛/秒。平均通過能力為180輛/小時=1/200輛/秒。綠燈時間通過能力低于到達(dá)流量（1/200<1/180），表明綠燈期間車輛無法完全通過，會發(fā)生排隊和溢出。改進(jìn)思路：*延長綠燈時間/縮短紅燈時間：提高綠燈時長至60秒，紅燈時長縮短至30秒。新的綠燈通過能力=4*60/3600*180=4*1/60*180=12輛/秒=864輛/小時。若到達(dá)流仍為200輛/小時，則通過能力遠(yuǎn)大于到達(dá)流，可基本消除排隊。*實施感應(yīng)控制/自適應(yīng)控制：安裝車輛檢測器，綠燈時間結(jié)束前根據(jù)排隊長度決定是否延長綠燈（綠波控制）或縮短紅燈（黃閃）?；蛘卟捎米赃m應(yīng)控制系統(tǒng)，根據(jù)實時流量動態(tài)調(diào)整信號配時，使綠燈時長與實際需求匹配。*優(yōu)化相位設(shè)計：如果是十字路口，考慮是否可以設(shè)置不同的相位（如左轉(zhuǎn)專用相位、行人相位），雖然題目未提，但也是優(yōu)化手段。*利用V2X信息：通過V2X獲取進(jìn)入路口的車輛信息，更精確地預(yù)測到達(dá)流，優(yōu)化配時方案。原理：改善配時方案的核心在于使信號周期的綠燈時間通過能力能夠匹配或超過高峰時段的實際交通流量需求，減少車輛排隊和延誤，提高路口通行效率。3.模型選擇：應(yīng)選擇監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸模型，例如支持向量回歸（SVR）或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）。理由：*監(jiān)督學(xué)習(xí)：題目要求預(yù)測未來流量，即輸出一個具體的數(shù)值，屬于典型的監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，需要有帶標(biāo)簽的歷史數(shù)據(jù)（輸入特征：時間、天氣、日期、歷史流量等；標(biāo)簽：未來5分鐘流量）。*回歸模型：流量是連續(xù)型數(shù)值，需要使用回歸模型。*SVR：對于非線性關(guān)系較強的交通流量預(yù)測，SVR比簡單的線性回歸有更好的擬合能力。*LSTM：交通流量具有時間序列特性，LSTM作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉和記憶時間依賴性，特別適合處理此類預(yù)測問題。關(guān)鍵因素：*數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)量：需要足夠長、足夠多、質(zhì)量高的歷史數(shù)據(jù)。*特征工程：選擇對流量有顯著影響的特征（如時間、星期幾、天氣、節(jié)假日、周邊活動等）。*模型參數(shù)調(diào)優(yōu)：SVR的核函數(shù)選擇、正則化參數(shù)C、gamma等；LSTM的層數(shù)、單元數(shù)、學(xué)習(xí)率等都需要仔細(xì)調(diào)整。*模型評估：使用合適的指標(biāo)（如RMSE、MAE）評估模型在測試集上的預(yù)測精度。*實時數(shù)據(jù)融入：模型應(yīng)用中需要考慮如何融合實時交通信息（如當(dāng)前天氣、突發(fā)事件）進(jìn)行動態(tài)預(yù)測。*計算資源：訓(xùn)練復(fù)雜的模型（如LSTM）需要一定的計算資源。第四部分論述題（以下為論述內(nèi)容示例，應(yīng)展開詳細(xì)闡述）人工智能在智慧交通中的應(yīng)用與影響：在交通管理方面：AI能夠顯著提升城市交通系統(tǒng)的運行效率和安全性。例如，基于強化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)信號控制，AI算法可以根據(jù)實時車流密度、排隊長度、特殊事件（如事故）等信息，動態(tài)調(diào)整信號燈配時，實現(xiàn)區(qū)域性的綠波通行，減少車輛延誤和怠速排放。計算機視覺技術(shù)可用于智能交通監(jiān)控，自動檢測交通違法行為（如闖紅燈、違章停車）、識別交通事故、統(tǒng)計車流量和排隊長度，替代大量人工監(jiān)控，提高執(zhí)法效率和準(zhǔn)確性。此外，AI還能輔助交通事件快速檢測與響應(yīng)，通過分析視頻或傳感器數(shù)據(jù)，自動發(fā)現(xiàn)異常情況并通知管理部門，縮短事故處理時間。在出行服務(wù)方面：AI正推動個性化、智能化的