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2025年北京交通大学交通运输规划与管理专业（智慧交通）考试题型与试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

第一部分选择题

1.以下哪一项不属于智慧交通系统通常涉及的关键技术领域？

A.人工智能与机器学习

B.地理信息系统（GIS）

C.传统的交通信号灯控制技术

D.物联网（IoT）与车联网（V2X）

2.在交通大数据分析中，用于描述数据集中某个特征分布情况的统计量通常是？

A.协方差

B.相关系数

C.中位数

D.峰度

3.基于强化学习的自适应交通信号控制策略，其主要优势在于？

A.能够瞬时达到最优配时方案

B.仅需要历史交通数据进行训练

C.具备根据实时环境动态调整配时能力

D.对硬件设备要求极低

4.公共交通线路优化中，通常将乘客总出行时间或等待时间作为主要优化目标，这体现了？

A.效率原则

B.公平原则

C.可持续性原则

D.经济性原则

5.车路协同系统（V2X）中，“V2I”指的是？

A.车辆与行人之间的通信

B.车辆与基础设施（如信号灯、路侧单元）之间的通信

C.车辆与车辆之间的通信

D.车辆与网络之间的通信

第二部分简答题

1.简述交通大数据相较于传统交通数据的主要特点及其在智慧交通应用中的价值。

2.解释什么是交通拥堵，并简述基于人工智能的交通拥堵预测的基本原理。

3.描述车联网（V2X）系统在提升交通安全方面可能发挥的几种关键作用。

4.简述智能导航系统如何利用实时交通信息和路径优化算法为出行者提供更优质的服务。

第三部分计算题与分析题

1.假设某路段交通流符合韦氏分布，观测到该路段在特定时间段内的流量Q=1800pcu/h，平均速度V=40km/h。请利用韦氏分布公式Q=4VC[1-C/2V]3，其中C为拥堵密度（车辆数/公里），估算该路段的拥堵密度范围。假设该路段长度为2公里，请进一步估算该时段内该路段通过的车辆总数。（请列出计算过程）

2.某城市中心区域有一个十字路口，高峰时段平均到达车辆（包含左右转）为200辆/小时，平均绿灯时间下车辆通过能力约为180辆/小时。目前采用固定配时信号控制，绿灯时间45秒，红灯时间45秒。试分析该配时方案在高峰时段可能存在的问题，并提出至少一种改进思路，说明其原理。

3.假设你需要利用历史交通流量数据训练一个模型来预测未来5分钟的交通流量。请简述你会选择哪种类型的机器学习模型（监督学习或无监督学习？具体模型名称），并说明选择该模型的主要理由。同时，简述在模型训练和应用过程中需要考虑的关键因素。

第四部分论述题

结合当前智慧交通的发展趋势，论述人工智能技术（如深度学习、计算机视觉）在至少两个不同智慧交通应用场景（如交通管理、出行服务、物流优化等）中的具体应用方式及其带来的潜在影响。

试卷答案

第一部分选择题

1.C

2.C

3.C

4.A

5.B

第二部分简答题

1.特点：量巨大（Volume）、种类繁多（Variety）、产生速度快（Velocity）、价值密度低（Value）、真实性高（Veracity）。

价值：支持精准交通监测、智能信号控制、高效交通预测、个性化出行服务、优化交通管理决策、提升系统安全等。

2.原理：收集历史和实时的交通数据（流量、速度、密度等），利用机器学习算法（如神经网络、支持向量机等）学习交通流模式和时间序列特征，建立预测模型，预测未来一段时间内的交通状况（如拥堵程度、特定地点流量）。该过程涉及数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估等步骤。

3.作用：

*实时碰撞预警：V2X设备可实时传递车辆行驶状态和周围危险信息，提前预警潜在碰撞风险。

*交通信号协同：车辆可通过V2I获取前方信号灯信息或参与协同控制，优化通行效率，减少怠速和加减速。

*周边环境感知：V2I可提供行人、障碍物等信息，增强车辆（尤其是自动驾驶汽车）的感知能力。

*异常事件通报：如事故、道路施工、恶劣天气等，可通过V2X网络快速播报，提醒其他车辆注意。

4.服务方式：

*实时路况：利用GPS定位和用户上报数据，以及V2X信息，提供当前路径及周围区域的实时拥堵、事故、施工等信息。

*智能路径规划：结合用户出行时间、目的、费用、偏好以及实时路况，通过算法计算出最优或次优路径。

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