基于智能信号的动态路径选择模型研究

出行车辆的最优路径是随着时间和路况的变化而变化的，为了研究出行车辆的动态路径选择行为，基于有交通信号控制的交叉口，利用有向图理论，建立城市交通网络路径的优化模型，用传统dijkstra算法进行优化，动态获得出行车辆的最优路径。最后引入简单实例说明研究的方法，计算机仿真结果表明该方法是可行、有效的。     

基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型

为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化.     

基于随机系数Logit 模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

基于随机系数Logit模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化

针对交叉口信号配时仅仅依靠单一历史数据进行计算的现状,为了使交叉口信号周期时长能够充分利用过往历史数据,根据城市交通流量具有周期性与不确定性的特点,提出了一种基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化方法.根据交叉口晚高峰历史交通流量对RBF神经网络进行训练,用训练好的RBF神经网络去预测未来某一天交叉口晚高峰的交通流量;结合直行当量系数法将预测得到的交通流量转换为等效直行车流量,建立以平均车辆延误及车辆平均停车率为主要控制目标的多目标优化模型,用MATLAB建立遗传算法进行求解;以平均车辆延误与车辆停车率为评价指标对比分析了优化方法、Webster法和实际配时3种方法得到的结果.结果表明:提出的优化方法相较于Webster法和实际配时,在工作日分别减少12％、2％的平均车辆延误,在非工作日分别减少20％、18％的平均车辆延误,提高了交叉口的通行效率.     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

信号交叉口集聚车辆的跟驰行为分析与建模

为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型.     

到达车站的步行时间对老年人公交选择的影响

公共交通是老年人重要的出行方式，到达车站的步行时间是公交服务质量的重要组成部分. 以出发地到车站的步行时间表征车站可达性，基于陈述性偏好调查数据，利用随机系数Logit 模型研究步行时间对老年人公交选择行为的影响. 研究表明：随机系数Logit 模型比传统的多元Logit 模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中，车内时间系数为非随机变量，步行时间系数为随机变量；性别、年龄、是否拥有电动车、教育程度、月收入是否大于3 000 元、是否经常使用公交等个人统计学属性，以及老年人对身体状况的主观感知、老年人对体育活动的态度等心理因素，对老年人步行时间价值具有显著影响.     

基于微观仿真的路段行程时间预测方法

实时路段行程时间预测是动态交通分配中路径选择的关键技术之一,采用微观交通仿真手段和指数平滑方法估计路段行程时间,在路段行程时间估计模型中考虑了交叉口排队延误、信号控制延误和交叉口内转向行程时间,提出了基于灰色等维新息GM(1,1)模型的路段行程时间预测方法,根据路段行程时间的历史数据和实时采集数据,滚动预测未来的路段行程时间,通过实例应用证明了模型有很好的预测精度.     

基于非集计模型的行人过街方式选择研究

基于非集计模型的基本理论和建模方法,依据对西安市高新区的居民出行调查,建立行人过街方式选择Logit模型。利用SPSS中的多元logistic回归分析对模型进行标定,并对所标定的模型进行精确度评价。评价结果表明:行人过街方式选择Logit模型可以比较精确的对行人过街方式做出预测,为城市行人过街设施的建设和交通决策提供较为科学的理论指导。     

直升机着船海洋环境效应研究

通过对直升机着船海洋环境效应的深入研究,分析了海洋环境对直升机着船的影响机理,构建了直升机着船海洋环境效应模型,实现了直升机着船辅助决策．     

马克思主义城镇化思想发展述评

文章阐述了马克思、恩格斯的城镇化思想,分析了以邓小平、江泽民、胡锦涛、习近平为代表的中共四代领导集体充分汲取马克思、恩格斯城镇化思想,从我国实际出发,创立、发展和完善中国特色马克思主义城镇化思想,并以此来指导当代中国新型城镇化的伟大实践。     

对依托铁路运输的物流企业发展的研究

依托铁路运输的物流企业是铁路运输在市场竞争条件下的产物，虽然仍属于传统的物流经营．但是其灵活性和良好的经济效益为其向现代化物流方向的发展奠定了良好的基础。     

对山区测量的一点认识

结合北黑公路第七标段工程测量实际,阐述了山区公路测量工作的特殊性,详细介绍了水准高程测设和中线测设的方法。     

网上语音数据传输的Delphi实现技术

介绍并分析语音数据在网上的传递技术和应用，主要介绍用Delphi在网上开发语音传输程度的关键技术和技巧，详细介绍音频压缩管理器控件的应用。     

高速公路沥青路面病害分析

车辙是在行车荷载重复作用下，路面产生积累永久性的带状沟辙。特别是在夏季多高温、水侵害、轴重、超载影响下，极易出现车辙、泛油。尤其是高速公路路面会出现不同程度的车辙、推移病害，这种路面病害会导致平整度下降，并影响高速行车的舒适性，严重的病害甚至会大大影响行车安全。     

电子文件归档工作

电子文件的产生,不仅意味着一种新型载体档案的诞生,而且也标志着人类记录信息、传达信息、留存信息的方式发生了变革.目前,在中山市公共汽车公司,公交智能化已纳入企业的发展规划,办公自动化在财务、报税、人事工资、票务、营运调度、营运统计、库存物资、车辆档案、保养计划、汽车配件销售、稽查等方面广泛应用电脑化管理.随着办公自动化程度的不断提高,必须高度重视并规范电子文件归档管理,保障电子文件和电子档案的安全保管和开发利用,以便更好地为企业的生产管理服务,这也是企业档案管理一个崭新的课题.