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    重庆时时彩控码: 一种基于梯度场的交通流车联网系统及交通流控制方法.pdf

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    一种 基于 梯度 通流 联网 系统 控制 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201510073953.5

    申请日:

    2015.02.12

    公开号:

    CN104680820A

    公开日:

    2015.06.03

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G08G 1/0968申请日:20150212|||公开
    IPC分类号: G08G1/0968; G08G1/065; G08G1/01 主分类号: G08G1/0968
    申请人: 浙江大学
    发明人: 孟濬; 许文媛
    地址: 310058浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
    优先权:
    专利代理机构: 杭州求是专利事务所有限公司33200 代理人: 邱启旺
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510073953.5

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.01|||2015.07.01|||2015.06.03

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于梯度场的交通流车联网系统及交通流控制方法,该系统包括车辆信息获取设备、信息通讯网络系统、车辆信息处理服务器以及车辆自动驾驶引导系统。本发明提出一种全新的车辆行程规划及交通流疏导思想,通过获得的车辆信息,得到城市车流量分布梯度图,利用梯度场的原理规划最佳行车路径,实现城市道路上的车流量控制。本发明充分获取了车辆信息,利用梯度场的原理,更加全面、直观、实时地帮助交管中心调控车流,更好地帮助驾驶员规划行车线路,为驾驶者提供更为智能化便捷的服务,从根本上缓解交通问题。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于梯度场的交通流车联网系统,其特征在于,包括:车辆信息获取设备、车辆信息 处理服务器和信息通讯网络系统;
    所述的车辆信息获取设备用于获取车辆信息;所述的车辆信息包括车辆行驶速度、地理 位置以及驾驶员的行车意图;所述的行驶速度为车辆的速度大小和速度方向;所述的行车意 图包括目的地和时间限制,所述的时间限制为驾驶员期望达到目的地所需的时间;所述的车 辆信息获取设备向车辆信息处理服务器提供信息,并获取车辆的最优行车路径;
    所述的车辆信息处理服务器将获取的车辆信息分析处理后得到实时的城市车流量分布梯 度图,然后根据城市车流量分布梯度图和车辆信息,为每一个提供车辆信息的车辆信息获取 设备规划最优行车路径。

    2.  根据权利要求1所述的基于梯度场的交通流车联网系统,其特征在于,所述的车辆信息获 取设备为车载车辆信息获取设备或手持式车辆信息获取设备。

    3.  根据权利要求2所述的基于梯度场的交通流车联网系统,其特征在于,所述的手持式车辆 信息获取设备为智能手机、平板电脑、智能手环等移动智能终端。

    4.  根据权利要求1所述的基于梯度场的交通流车联网系统,其特征在于,所述的目的地为单 一的目标地点或多个按照驾驶员行车意图先后排列的目标地点。

    5.  根据权利要求1所述的基于梯度场的交通流车联网系统,其特征在于,所述的车辆信息获 取设备通过信息通讯网络直接向车辆信息处理服务器提供、获取信息或者经由车辆信息获取 设备提供商向车辆信息处理服务器提供、获取信息。

    6.  根据权利要求1所述的基于梯度场的交通流车联网系统,其特征在于,所述的车辆信息处 理服务器在获得城市各道路上的车辆信息后,通过对所得的城市交通车流量分布图求梯度得 到城市交通车流量分布梯度图,并对下一时刻的城市交通车流量分布梯度图进行预测得到城 市交通车流量分布梯度预测图,通过判断城市交通车流量分布梯度图及预测图是否满足小于 一人为设定的阈值的条件选择具有可行性的道路,将具有可行性的道路所要行驶的距离与驾 驶者的最大行驶距离进行比较,具有可行性的道路所要行驶的距离小于最大行驶距离的路径 即为最优行车路径。

    7.  一种利用权利要求1所述基于梯度场交通流车联网系统进行交通流控制的方法,其特征在 于,包括以下步骤:
    步骤1:车辆信息获取设备与驾驶员人机交互获取驾驶员的行车意图,车辆信息获取设 备在车辆行驶过程中将车辆信息上传给车辆信息处理服务器;所述的车辆信息包括驾驶员行 车意图、车辆行驶速度和地理位置;车辆信息处理服务器为每一个上传车辆信息的车辆信息 获取设备编号Xi;根据城市的实际情况为每一条道路编号Lj;每一个路口编号Ck;
    步骤2:车辆信息处理服务器根据车辆信息获取设备上传的车辆信息将车辆所在的地理 位置和行驶速度绘制在城市交通地图上,得到城市交通车流量的散点图;车辆信息处理服务 器根据城市交通车流量的散点图,对处于同一道路Lj上的车辆信息获取设备提供的车辆信息 通过三维立体重构得到当前时刻t的城市交通车流量分布图
    步骤3:车辆信息处理服务器根据当前时刻t的城市交通车流量分布图将无 道路处的流量分布的梯度值设为0,获得城市交通车流量分布梯度图依据驾驶 员的行车意图、行驶速度、地理位置和已确定的行车路径对t+Δt时刻的城市交通车流量分 布梯度图进行预测,得到t+Δt时刻的城市交通车流量分布梯度预测图
    步骤4:车辆信息处理服务器根据车辆信息获取设备提供的车辆信息、当前t时刻的城市 交通车流量分布梯度图以及t+Δt时刻的城市交通车流量分布梯度预测图 通过选取梯度值高于阈值δ的道路Lj,为每一个提供车辆信息的车辆信息获 取设备预规划多条行车路径,对每一条预规划的行车路径根据行车距离是否满足小于驾驶者 要求的最大车辆行驶距离l进行判断,根据驾驶员的行车意图确定返回给车辆信息获取设备 的最优行车路径;
    步骤5:车辆信息处理服务器将各车辆的最优行车路径传输给对应该车辆的车辆信息获 取设备,在驾驶员选定行车路径后,车辆信息处理服务器根据车辆信息获取设备反馈的各车 辆所选的路径对城市交通车流量分布梯度图进行更新,得到t+Δt时刻的城市交通车流量分 布梯度图通过城市交通车流量分布梯度图即可实现交通流的控 制。

    8.  根据权利要求7所述的交通流控制方法,其特征在于,所述的最优行车路径是指在满足驾 驶者行车意图的前提下,当车流量在车流量最小值的一定范围内波动时,行车距离最短的路 径;所述的车流量最小值是指在当前时刻的城市交通车流量分布梯度图以及下一时刻的城市 交通车流量分布梯度预测图中,道路上的车流量分布梯度值最高的道路所对应的车流量的值; 所述的车流量最小值的一定范围通过设定梯度阈值δ的值进行选择,当道路所对应的梯度值 高于阈值δ时,认为该道路所对应的车流量值处于范围内;所述的最大车辆行驶距离l是指 依据车辆信息获取设备所上传的驾驶者的行车意图,通过分析驾驶者当前所处的地理位置、 车辆行驶速度、目的地以及时间限制所计算出的驾驶者在到达目的地前所能行驶的最大距离。

    说明书

    说明书一种基于梯度场的交通流车联网系统及交通流控制方法
    技术领域
    本发明涉及交通管理技术领域,尤其涉及一种基于梯度场的交通流车联网系统及交通流 控制方法。
    背景技术
    当前,随着我国社会和经济的高速发展,交通拥堵成为了制约社会发展的严重问题,是 市民出行的困扰,也是政府交管部门进行交通管理的难题。现有的车载车辆信息获取设备提 供的行程规划和导航,只是根据出发点和目的地进行最短行程规划,无法对最短行程内的实 时路况有详细的了解,常常导致车辆跟随导航行驶的最短行程遇上车辆拥堵的区域。同时, 现有的车流量控制系统提供的车流量分布图,往往通过在道路上安装摄像头获取道路的交通 情况,所获得的车流量分布图数据来源受到限制,而且所得到的的车流量分布图只能作为调 控交通灯时间长短的依据,而不能从根本上解决车流拥挤的根源问题。因此,虽然对于交通 问题的研究已经广泛引起人们的重视,但是对于如何从根本上缓解交通问题,如何为人们提 供更为智能化的服务,尚且没有更多的成果。
    发明内容
    本发明所要解决的技术问题是:提供一种基于梯度场的交通流车联网系统及交通流控制 方法。本发明通过信息通讯网络系统,对区域内每一辆车辆的车辆信息进行采集,根据获得 的车辆信息经过三维立体重构获得城市交通车流量分布图及城市交通车流量分布梯度图,利 用梯度场的原理,综合车辆的当前地理位置、目的地以及驾驶者的行驶意图,为每一辆提供 数据信息的车规划最优行车路径,并根据车辆所选择的车辆行驶路径更新城市交通车流量分 布梯度图及其变化趋势从而使车辆避开拥堵道路,从根本上缓解局部区域的车辆流通压力。
    本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种基于梯度场的交通流车联网系统,包 括:车辆信息获取设备、车辆信息处理服务器和信息通讯网络系统。
    所述的车辆信息获取设备用于获取车辆信息;所述的车辆信息包括车辆行驶速度、地理 位置以及驾驶员的行车意图;所述的行驶速度为车辆的速度大小和速度方向;所述的行车意 图包括目的地和时间限制,所述的时间限制为驾驶员期望达到目的地所需的时间;所述的车 辆信息获取设备向车辆信息处理服务器提供信息,并获取车辆的最优行车路径;
    所述的车辆信息处理服务器在获得城市各道路上的车辆信息后,通过对所得的城市交通 车流量分布图求梯度得到城市交通车流量分布梯度图,并对下一时刻的城市交通车流量分布 梯度图进行预测得到城市交通车流量分布梯度预测图,通过判断城市交通车流量分布梯度图 及预测图是否满足小于一人为设定的阈值的条件选择具有可行性的道路,将具有可行性的道 路所要行驶的距离与驾驶者的最大行驶距离进行比较,具有可行性的道路所要行驶的距离小 于最大行驶距离的路径即为最优行车路径。
    所述的车辆信息获取设备为车载车辆信息获取设备或手持式车辆信息获取设备。
    所述的手持式车辆信息获取设备为智能手机、平板电脑等移动智能终端。
    所述的目的地为单一的目标地点或多个按照驾驶员行车意图先后排列的目标地点。
    所述的车辆信息获取设备通过信息通讯网络直接向车辆信息处理服务器提供、获取信息 或者经由车辆信息获取设备提供商向车辆信息处理服务器提供、获取信息。
    所述的车流量分布图可作为城市交通灯指挥系统调控红绿灯通断时间的依据。所述的车 辆信息处理服务器根据城市车流量分布的变化,实时修改对应车载车辆信息获取设备的行车 路径;所述的城市车流量分布梯度图依据车流量的改变实时进行修改,以确保路径规划的最 优性。
    一种基于上述交通流车联网系统的交通流控制方法,包括以下步骤:
    步骤1:车辆信息获取设备与驾驶员人机交互获取驾驶员的行车意图,车辆信息获取设 备在车辆行驶过程中将车辆信息上传给车辆信息处理服务器;所述的车辆信息包括驾驶员行 车意图、车辆行驶速度和地理位置;车辆信息处理服务器为每一个上传车辆信息的车辆信息 获取设备编号Xi;根据城市的实际情况为每一条道路编号Lj;每一个路口编号Ck。
    步骤2:车辆信息处理服务器根据车辆信息获取设备上传的车辆信息将车辆所在的地理 位置和行驶速度绘制在城市交通地图上,得到城市交通车流量的散点图;车辆信息处理服务 器根据城市交通车流量的散点图,对处于同一道路Lj上的车辆信息获取设备提供的车辆信息 通过三维立体重构得到当前时刻t的城市交通车流量分布图
    步骤3:车辆信息处理服务器根据当前时刻t的城市交通车流量分布图将无 道路处的流量分布的梯度值设为0,获得城市交通车流量分布梯度图依据驾驶 员的行车意图、行驶速度、地理位置和已确定的行车路径对t+Δt时刻的城市交通车流量分 布梯度图进行预测,得到t+Δt时刻的城市交通车流量分布梯度预测图
    步骤4:车辆信息处理服务器根据车辆信息获取设备提供的车辆信息、当前t时刻的城市 交通车流量分布梯度图以及t+Δt时刻的城市交通车流量分布梯度预测图 通过选取梯度值高于阈值δ的道路Lj,为每一个提供车辆信息的车辆信息获 取设备预规划多条行车路径,对每一条预规划的行车路径根据行车距离是否满足小于驾驶者 要求的最大车辆行驶距离l进行判断,根据驾驶员的行车意图确定返回给车辆信息获取设备 的最优行车路径。
    步骤5:车辆信息处理服务器将各车辆的最优行车路径传输给对应该车辆的车辆信息获 取设备,在驾驶员选定行车路径后,车辆信息处理服务器根据车辆信息获取设备反馈的各车 辆所选的路径对城市交通车流量分布梯度图进行更新,得到t+Δt时刻的城市交通车流量分 布梯度图通过城市交通车流量分布梯度图即可实现交通流的控 制。
    其中,所述的三维立体重构是指将该城市的城市二维地图作为X-Y平面,将每条道路上 的车流量值作为Z轴上的值以得到三维城市交通车流量分布图。
    所述的城市交通车流量分布梯度图是通过对城市交通车流量分布图 求梯度,并将无道路处的车流量分布梯度值设为0所得,其公式如下:

    所述的t+Δt时刻的城市交通车流量分布梯度图是指在经过一定时间Δt 后的城市交通车流量分布梯度图,Δt的值可人为设定;所述的t+Δt时刻的城市交通车流 量分布梯度预测图是指根据所有车辆现在所处的地理位置,行驶速度以及已确 定的行车路径分析t+Δt时刻每辆车所处的地理位置和行驶速度,综合当前t时刻的城市交 通车流量分布图,从而获得t+Δt时刻的城市交通车流量分布梯度预测图。
    所述的已确定的行车路径是指在上一次路径选择中,对每一辆车,驾驶员依据车辆信息 处理服务器返回的最优行车路径,依据自己的意愿选取的行车路径,并通过车辆信息获取设 备反馈到车辆信息处理服务器。
    所述的最优行车路径是指在满足驾驶者行车意图的前提下,当车流量在车流量最小值的 一定范围内波动时,行车距离最短的路径;所述的车流量最小值是指在当前时刻的城市交通 车流量分布梯度图以及下一时刻的城市交通车流量分布梯度预测图中,道路上的车流量分布 梯度值最高的道路所对应的车流量的值;所述的车流量最小值的一定范围通过设定梯度阈值 δ的值进行选择,当道路所对应的梯度值高于阈值δ时,认为该道路所对应的车流量值处于 范围内;所述的最大车辆行驶距离l是指依据车辆信息获取设备所上传的驾驶者的行车意图, 通过分析驾驶者当前所处的地理位置、车辆行驶速度、目的地以及时间限制所计算出的驾驶 者在到达目的地前所能行驶的最大距离。
    所述的阈值δ可依据当地的地理位置、天气因素、时间及交通状况等外界因素做适时的 更改。
    本发明的有益效果是:本发明基于梯度场的交通流车联网系统,使每一辆装载车辆信息 获取设备的车成为监测城市交通流量的传感器,通过数据的整合分析,构建全局车流量分布 梯度图,帮助车辆规划出最好的行车路线,有效避开交通拥堵区域。从驾驶者的角度,驾驶 员无需知道前方交通情况便能从车辆信息获取设备上得到最佳的行程路线,从而节约出行时 间并获得良好的出行体验;从交通管理的角度,全局车流量图的构建帮助管理人员很好地把 握全局的车流情况,方便整体调控,另一方面车辆自主避开拥堵区域,有利于交通拥堵的快 速舒缓。
    附图说明
    图1是本发明的系统框图;
    图2是本发明的车辆信息处理服务器的工作流程图;
    图3是本发明的实施例的示意图。
    具体实施方式
    为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面我们结合附图对本发明作进一步 的描述。
    如图1所示,本发明一种基于梯度场的交通流车联网系统,包括:车辆信息获取设备、 车辆信息处理服务器和信息通讯网络系统;
    所述的车辆信息获取设备用于获取车辆信息;所述的车辆信息包括车辆行驶速度、地理 位置以及驾驶员的行车意图;所述的行驶速度为车辆的速度大小和速度方向;所述的行车意 图包括目的地和时间限制,所述的时间限制为驾驶员期望达到目的地所需的时间;所述的车 辆信息获取设备向车辆信息处理服务器提供信息,并获取车辆的最优行车路径;
    所述的车辆信息处理服务器在获得城市各道路上的车辆信息后,通过对所得的城市交通 车流量分布图求梯度得到城市交通车流量分布梯度图,并对下一时刻的城市交通车流量分布 梯度图进行预测得到城市交通车流量分布梯度预测图,通过判断城市交通车流量分布梯度图 及预测图是否满足小于一人为设定的阈值的条件选择具有可行性的道路,将具有可行性的道 路所要行驶的距离与驾驶者的最大行驶距离进行比较,具有可行性的道路所要行驶的距离小 于最大行驶距离的路径即为最优行车路径,车辆信息处理服务器的工作流程图如图2所示。
    所述的车辆信息获取设备为车载车辆信息获取设备或手持式车辆信息获取设备。
    所述的手持式车辆信息获取设备为智能手机、平板电脑等移动智能终端。
    所述的目的地为单一的目标地点或多个按照驾驶员行车意图先后排列的目标地点。
    所述的车辆信息获取设备通过信息通讯网络直接向车辆信息处理服务器提供、获取信息 或者经由车辆信息获取设备提供商向车辆信息处理服务器提供、获取信息。
    所述的车流量分布图可作为城市交通灯指挥系统调控红绿灯通断时间的依据。所述的车 辆信息处理服务器根据城市车流量分布的变化,实时修改对应车载车辆信息获取设备的行车 路径;所述的城市车流量分布梯度图依据车流量的改变实时进行修改,以确保路径规划的最 优性。
    实施例
    假设当前有三辆车甲乙丙,车辆信息获取设备编号分别为X1,X2,X3,其中甲乙两辆 车于同时刻t0出发,行驶速度分别为V1,V2,丙车于t1时刻出发,行驶速度为V2,并且三车 之间满足V2>V1,t1<t0,驾驶员的行车意图均为于T时刻前到达目的地D,可选路径为L1,L2, L3,三条路径的长度关系为L3>L2>L1;实现车流量控制的具体方法如下:
    (1)车辆信息处理服务器根据当前时刻行驶于各路径的车辆以及即将进入各路径的车辆 所上传的行驶速度,分析处理并且更新各路径的交通状况,具体为:本城市内所有车辆将本 身的车辆信息通过通讯系统传输至车辆信息处理服务器,其中,车辆信息包括当前所处位置, 行车意图,行驶速度。
    (2)车辆信息处理服务器处理所有本城市内上传的地理位置和行驶速度绘制在城市交通 地图上,得到城市交通车流量的散点图;车辆信息处理服务器根据城市交通车流量的散点图, 对处于同一道路上的车辆信息获取设备提供的车辆速度信息进行有效性判断和均一化处理, 获得当前t0时刻的城市交通车流量分布图
    (3)通过对当前t0时刻的城市交通车流量分布图进行处理,获得当前t0时刻 的城市交通车流量分布梯度图车辆信息处理器依据驾驶员的行车意图、行驶速度、 地理位置和已确定的行车路径对t1时刻的城市交通车流量分布梯度图进行预测,得到t1时刻 的城市交通车流量分布梯度预测图以提前对车辆的行车路径进行合理的规划。
    (4)为甲乙丙三辆车的行车路径进行规划,并实现交通疏导,具体包括以下子步骤:
    (4.1)根据车辆信息获取设备提供的车辆信息、当前t0时刻的城市交通车流量分布梯度 图以及t1时刻的城市交通车流量分布梯度预测图选取梯度值高于阈 值δ的道路Lj,所得的路径具有可行性。
    (4.2)若根据城市交通车流量分布图求出的车流量相对较小且在一定时间内车流量持续 较小的路径为L1,L2,L3,如图3所示,根据甲乙丙三车的行车意图,可得甲乙丙三辆车的 最大车辆行驶距离分别为:l1=V1(T-t0),l2=V2(T-t0),l3=V2(T-t1),若所选的路径长度 小于最大车辆行驶距离,则该路径可行,否则该路径不可行。假设L1<L2<l1<L3,l2>L3, l3>L3,那么甲车可选路径为L1、L2,乙丙两车可选路径分别为L1、L2、L3。
    (4.3)由于t1<t0,即丙车先于甲乙两车向目的地出发,因此对丙车路径进行优先规划。 假设此时各路径的车流量关系满足L3<L1=L2优先考虑车流量最小的路径,那么丙车的最优 路径为L3。当丙车选定行车路径时,更新城市交通车流量分布梯度图,并以此为根据为甲乙 两车选定最优行车路径。
    (4.4)最优行车路径判断规则:
    当所有路径的行车距离满足小于最大车辆行驶距离时,选择车流量最小的路径作为最优 行驶路径;
    当只有部分路径的行车距离满足小于最大车辆行驶距离时,则对满足条件的路径进行车 流量大小的比较,选择车流量最小的路径作为最优行驶路径;
    当所有路径的行车距离都大于最大车辆行驶距离时,则选择车流量最小的路径作为最优 行驶路径。
    当所有路径的车流量均满足条件时,那么对行车距离进行判断,选择的行车距离最短的 路径作为最优行驶路径;
    当只有部分路径的车流量满足条件时,那么对满足条件的路径的行车距离进行判断,选 择的行车距离最短的路径作为最优行驶路径;
    当所有路径的车流量不满足条件时,则选择的行车距离最短的路径作为最优行驶路径。
    所述的车流量最小是指在当前t0时刻的城市交通车流量分布梯度图以及t1时刻的城市交通车流量分布梯度预测图中,梯度值最高。
    根据以上判断原则,本示例中甲车的最优行车路径为L1,乙车的最优行驶路径为L2,丙 车的最优行驶路径为L3。
    (5)车辆信息处理服务器将各车辆的最优行车路径传输给对应该车辆的车辆信息获取设 备,并在驾驶员选定路径后,在该车辆信息获取设备的显示屏上显示行车路径。同时,车辆 信息处理服务器根据车辆信息获取设备反馈的各车辆所选的路径对城市交通车流量分布梯度 图进行更新,得到t1时刻的城市交通车流量分布梯度图为下一次路径选择做准 备。此时,交通流控制的一个循环得以完成,进入下一个循环。

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