基于耐受性的城市轨道交通车厢立席密度研究

为合理确定城市轨道交通车厢立席密度，从立席乘客耐受感知的角度探讨立席密度对耐受性的影响. 从时间与空间感知的角度探讨综合耐受性影响因素分类，主要包括立席乘客密度、站立时间和候车时间3 个主要因素. 引入区间模糊数，实现对耐受感知的模糊化处理，提高参数的回归精度. 对模型进行回归分析，得出不同类型乘客耐受性的参数估计，绘制耐受阈值关于要素叠加的等值面图. 结合仿真结果，对立席密度耐受阈值进行修正，结果表明，常规条件下，普通出行乘客所能接受的最大立席密度为6.57~6.92 人/m2，通勤出行乘客所能接受的最大立席密度为7.21~7.63 人/m2. 模型结果为规划设计中确定合理立席密度提供参考依据.     

基于巢式Logit模型的低收入人群出行行为分析 ——以上海市智能手机调查数据为例

低收入人群是城市人口组成的重要和特殊部分,关注并研究其出行行为具有重要的社会价值。本文首先界定城市低收入人群的范围,根据上海市居民出行调查数据划分出研究对象,总结影响低收入人群出行行为的多重变量,然后基于效用最大化理论构建出行目的和出行方式相互影响的巢式Logit模型,并对模型参数进行标定,得到低收入人群出行行为选择的特定规律。结果表明,出行时段、出行费用、出行优先政策以及出行目的对低收入人群出行方式选择具有显著影响。     

浅谈上海市区公交出行成本

城市公共交通吸引力如何,是评判城市公共交通成功与否的标志之一.对上海这一人口高度密集、道路面积十分有限的特大型城市而言,如何将出行人流最大限度地吸引到公共交通方式上来,为拥挤的城市腾出宝贵的道路空间,使人畅于行、物畅其流,就显得尤为重要.     

年龄差异下的拉萨朝圣人群出行行为特征分析

为了更好地了解朝圣人群的出行行为特征,进而引导高原居民低碳化出行,从拉萨居民出行样本数据库中抽取出2 686 条出行信息,建立朝圣人群出行样本集。在应用层次分析法对朝圣人群出行影响因素进行判定的基础上,对不同年龄阶段的朝圣人群的出行行为特征进行了分析。结果表明：年龄是影响朝圣人群出行的核心内在因素,不同年龄阶段的朝圣人群出行行为特征呈现出了不同的变化趋势;24~48 岁年龄段的朝圣人群出行频率最高,达到2.43 次/d;61~65 岁年龄段的朝圣人群朝圣活动的出行距离最长,其平均转经绕行距离达到了7.8km;出行时间随着朝圣人群年龄的增长逐渐增长,符合人体自然衰老的过程;公共汽车是不同年龄段朝圣人群出行的首选,其中66~70 岁年龄段朝圣人群选择公交出行的比例最高,达到63%;对60 岁以上的人群实施免费乘坐公共汽车的惠民政策对朝圣人群的出行产生了良好的引导效果。     

主观拥堵感知下驾驶人路径调整行为决策研究

为深入调查研究交通拥挤的形成机制和扩散规律，本文针对交通拥堵形成和消散的内因， 即驾驶人在拥挤状态下路径的研判调整行为进行研究。设计基于全方位视角场景的驾驶人主观 拥堵感知实验，通过采集驾驶人个体特征、出行特征和交通流参数，结合驾驶人的主观拥堵评分 和路径调整决策，采用方差分析方法，探究驾驶人个体特征和出行特征对路径调整决策的差异 性。基于二项Logistic建立主观拥堵状态下路径调整行为模型，进一步量化所选驾驶人个体特征 和出行特征对路径调整决策产生的具体影响。研究表明：驾驶人个体和出行特征因素不同导致 路径调整决策产生显著性差异，其中，男性、老年人、低驾龄、出行次数少，以及弹性出行的人群更 青睐于保持原路径行驶；调整路径后增加的行驶距离占剩余行驶距离比例越大，保持原路径行驶 的可能性越大；熟悉周边路网的人群保持原路径的可能性是陌生人群的11.3%；区间车速每增加 1 km·h-1，驾驶人保持原路径行驶的可能性为之前的1.223倍。     

考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联，提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法，辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段，并提出优化方案。首先，通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据，使用DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型，并依据行为特征对驾驶风格进行差异性 分析；其次，采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型，通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识，并基于驾驶风格差异，从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析；最后，将生理与道路线形作为优化参考，以车速建议为着力点进行多元回归分析，并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型，3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段；海拔提升可加速危险驾驶状态的出现，各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长，激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张；下行时，谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态，激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求，为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

凹形竖曲线路段防眩板高度计算方法

分析了平直路段和凹形竖曲线路段眩光、驾驶人视线与防眩板高度的关系,考虑凹形竖曲线路段半径、汽车前照灯高度、驾驶人视线高度、路段横断面结构和中央分隔带宽度等参数,提出了凹形竖曲线路段防眩板高度计算方法.以京化高速公路防眩板设计高度为例进行实例验证,并将计算结果与《公路交通安全设施设计细则》(JTG/T D81-2006)规定的计算结果进行对比.研究结果表明:当汽车前照灯的灯距为120 m,凹形竖曲线路段半径在12 000～32 000 m时,按照现有规范,防眩板设计高度为1.712m,按照提出的方法,防眩板最小设计高度为1.720 m,防眩板最大设计高度为1.800m.     

中低收入人群居住地与出行选择行为研究综述

中低收入人群是社会发展过程中具有典型特征的一类特殊群体,而居住与出行是生活质量的核心要素,开展中低收入人群居住与出行选择行为系统综述,对促进城市空间结构优化、改善交通出行环境具有基础作用.本文主要从居住地选择与满意度评估、出行选择行为、居住地与交通出行关联性三个层面,对中低收入群体居住与出行选择行为涉及的关键科学问题、特征指标、分析模型、存在不足进行分析评述.总结发现:相关研究对象上缺少针对中低收入特定人群,研究方法将居住和出行划分为两个系统,宏观空间布局模型与微观行为分析模型相互独立,测量指标以可直接观测的外在变量为主,居民内在主观感受变量考虑不足.最后,提出了未来中低收入群体居住与出行选择行为一体化研究的发展方向.     

瓶颈路段上拥挤收费水平与收费时段的优化问题

本文主要在瓶颈路段建立单一收费方案,并且优化瓶颈路段上的拥挤收费水平 和收费时段.首先,应用 Greenshields 模型描述了瓶颈路段上流量的演化过程,并计算每个 时刻出行者的出行时间和出行费用.通过出行费用与流量的关系调整每个时刻流量的分 配,得到稳定状态时排队的长度和运动部分的速度.然后,建立双层规划模型,其中上层模 型是最小化最大排队车辆数和最大化运动部分的最小速度,下层模型是应用 Greenshields 模型模拟出行者的出行行为.应用改进的遗传算法求解双层规划模型,得到最优的收费水 平和收费时段.最后,应用一个简单的算例来验证本文所建立的模型及其算法,并且通过 变换参数来分析所得到的现象和结论.     

基于路段间转移概率的最优路径预测方法

提出一种基于路段间转移概率的最优路径预测方法，即根据出行时间，将历史出行数据分为早高峰、晚高峰、非高峰3组反映不同交通状况的时间段；根据起点和终点所在区域，对出行数据作进一步处理，解决给定起点与终点之间出行数据不足的问题。基于有经验的出行者选择路径即为最优路径这一假设，通过历史出行轨迹计算得到路段间的转移概率，建立Markov链模拟出行者路段选择行为，将最大选择概率路径作为最优路径的预测结果，并给出其求解方法。该方法仅利用历史出行轨迹进行最优路径预测，避免了复杂的路段阻抗计算，且具有数据易获取，与实际出行行为一致性高，计算量小的优点。案例分析表明，预测结果准确性在不同出行时段下产生变化，而交通区域划分的大小对其影响较小。     

应用特征抽取图像技术进行车站人群监测的初探

文中将以一个地铁站或火车站为例,提出一种特征抽取方法去辨别在候车的人群,并运用图像处理技术去探测出某时刻的人群拥挤情况;同时,用C语言编写所有的程序。     

基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别

大型公共建筑内人群数目及分布的在线监测是有效控制和疏散客流、保障人员安全的重要依据之一．利用公共建筑内现有的闭路电视监视系统,通过计算机视觉技术实现人群数目的自动识别是目前国外普遍采用的一种方式．文中提出了一种基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别算法,利用包含行人数目信息的前景图像的投影曲线等特征数据,通过训练好的RBF神经网络直接得到该前景图像中包含的人群数目．与其他算法相比,该算法具有较高的识别准确率,在一定误差范围内可以达到较好的效果．     

道路收费费率决定模型比较分析研究

利用微观经济学原理，从不同收费目的下收费类型的划分着眼，对拥挤收费、还贷收费和经营收费三种不同收费目的下的道路收费率决定模型进行研究，并对各种收费理论进行定量比较分析，可为解决城市道路建设和收费问题提供理论依据。     

基于行人运动模型的人群疏散三维仿真

以人群运动过程中人与人和人与建筑之间的相互作用为出发点,探讨了行人群集行为疏散模型及三维仿真问题．建立了一种基于人员行为细节的微观离散仿真模型,采用蒙皮动画和有限状态机技术实现对人物行为和人物模型细节状态的控制,可以实现人群疏散过程的动态三维可视化仿真．     

抛石挤淤辅以强夯的软土地基处治技术在沈大高速公路改扩建工程中的应用

本文通过沈大高速公路改扩建工程第二十五合同段K318＋148-K318＋840段施工，总结了强夯置换方法在沈大高速公路软基处理中的施工工艺、质量控制手段和质量检验方法。     

人群对地下有限空间电磁波传输特性的影响

用有限元方法研究了人群对地下商场、地铁站台等有限空间的电磁波传输特性的影响．根据计算结果得出如下结论：随着工作频率的提高，人群的反射系数增加；而透射系数随着工作频率的提高而降低．损耗在人群中的入射功率比例在200-300HMz之间有一极大值．     

基于人群特征的三维约束重力模型研究

双约束和现有三约束重力模型在不同人群对出行阻抗的认知方面均采取平均化处理的方法,与实际出行情况有明显的差异.针对不同人群对出行阻抗的认知程度不同,提出了基于人群特征的三维约束重力模型改进方法.在出行生成环节中将不同人群分开,设计不同人群的出行量预测算法.在重力模型改进中,按照不同人群对第三维约束的接受程度,对人群出行量进行分类并标定相应的缩放系数.以岳阳市交通分布模型为例,对长距离出行约束进行分析,并分别应用双约束和改进的三维约束重力模型进行计算,结果说明了改进的三维约束重力模型的可行性与优越性.     

铁路客运站始发列车检票时间算法研究

铁路客运站始发列车检票时间通常采用写实查定的方法来确定,工作量大且 不能及时反映客流不均衡性和检票设备更新后的变化,因此有必要对始发列车检票时间 进行定量化研究.本文首先采用K-S 检验方法,对旅客检票时间随机分布进行建模研究; 其次,针对旅客检票过程中的排队、拥挤和换队行为,构建基于实时人群密度的路径规划 算法,建立始发列车旅客检票过程仿真模型,并对模型的正确性进行验证;最后,以发送 旅客人数和自动检票闸机数量为自变量设计正交试验,根据仿真实验数据分析结果,提 出铁路客运站始发列车检票时间算法,并对算法的正确性进行验证.     

企业组织管理理论系统分析

本文在研究组织理论产生与发展的基础上,对组织模型与结构理论、组织程序设计等进行了系统分析。     

客运枢纽"人群迷路区"的快速识别与优化 ——以北京南站为例

为缓解大型客运枢纽因诱导服务不到位而产生的人流拥堵问题，采用室内WiFi 定位技术和Mysql获取行人交通流分布热力图，通过百度地图坐标拾取系统识别人流聚集区的具体位置。通过定义迷路人群的交通特征参数，提出“人群迷路区”概念；应用视频识别追踪技术，分析行人速度与加速度的方差，于人流密集区运用视频识别技术寻找“人群迷路区”。最后以北京南站为例进行实地调研，利用调研数据识别北京南站的“人群迷路区”。基于人群速度与加速度方差，“人群迷路区”被分为四类：单纯人流聚集区、因标识不足而产生的人群迷路区、因标识过于复杂而产生的人群迷路区、因商业设施或障碍物遮挡而产生的人群迷路区。同时提出加大商业活动监管力度、简化部分引导标识、增加其他交通方式换乘区域标识等优化方法，可使人群行进效率提高约25%。