公路项目可行性研究中的交通需求预测

公路交通需求预测是公路项目可行性研究中的重要内容。基年交通需求求ＯＤ矩阵和交通需求预测模型的建立是交通需求预测的两个既有区别又有联系的关键组成部分。本文讨论了利用部分ＯＤ矩阵资料来推算完整基年ＯＤ矩阵的方法。在建立交通需求预测模型时，引入了“地区势能”这个新的解释变量，克服了传统预测方法中的不足。同时，邓预测结果提出了家用小汽车的发展影响和产业结构的变化影响这两项修正，使预测更能反映我国今后交通需     

数据融合技术及其在交通领域中的应用

本文通过对数据融合基础理论的总结与剖析，提出了数据融合技术在交通运输中的应用领域以及交通数据融合的数据处理过程，并以车辆行驶轨迹跟踪作为实例讨论了数据融合技术在交通领域中的具体应用。     

数据融合技术及其在交通领域中的应用

通过对数据融合基础理论的总结与分析,提出了数据融合技术在交通运输领域的应用范围以及交通数据融合的数据处理过程,并以车辆行驶轨迹跟踪为实例讨论了数据融合技术在交通领域中的具体应用.     

基于RFM模型的通勤人群公交忠诚度研究

以上海市通勤人群公交使用情况问卷调查数据为依托,运用营销学领域中识别顾客忠诚度的RFM模型及相关统计学方法,从"行为忠诚"与"态度忠诚"两方面探讨乘客公交忠诚度的界定与划分,并结合公交服务质量,顾客满意度和顾客忠诚度的相关理论,重点分析上海市通勤人群公交忠诚度的分布情况,并在此基础上建立公交忠诚度影响因素分析模型.结果表明,约1/3受访者虽然目前表现出高强度的公交使用行为,但未来有向公共系统外的其他交通方式转移趋势和风险,而公交使用的态度忠诚度主要受年龄、教育背景、轨道交通票价、公交候车时间、行程时间稳定性及公交车厢拥挤程度影响.     

基于朴素贝叶斯分类器的公交通勤人群辨识方法

公交IC卡数据中通勤用户卡号ID的辨识和提取是其公交出行行为特征分析的前提.本文以厦门市公交IC卡刷卡记录为依托,结合相关问卷调查,提出一种基于朴素贝叶斯分类器(Na?ve Bayesian Classifier,NBC)的公交通勤人群辨识方法.首先,利用两种数据源中(问卷调查数据与IC卡数据)同时包含的公交出行信息,例如工作日首次刷卡时间、每周工作日刷卡天数等,建立其与调查数据中独有的类别变量(通勤人群/非通勤人群)之间的贝叶斯概率关系,并以此构建与训练NBC模型.然后,利用未参与训练的调查样本对标定后的模型的预测准确性进行测试,通勤人群的预测成功率达到88%.最终,利用测试验证后的NBC模型对公交IC卡数据中通勤人群进行识别,结果显示,厦门市公交通勤人群的数量介于26万人到32万人之间,并给出相关指标的统计结果.     

我国智能交通系统发展的重点方向之一——信息化公交系统

智能交通系统是目前世界交通运输领域的前沿研究课题，发达国家提出并执行了一系列研究计划，其核心是针对日益严重的交通需求和环境保护压力，采用信息技术、通信技术、计算机技术、控制技术等对传统交通运输系统进行深入的改造，以提高系统资源的使用效率、系统安全性，减少资源的消耗和环境污染。     

上海城市综合交通信息中心平台的技术研究

上海城市综合交通信息中心的建设已经成为必要，本从上海市最终以ITS为建设目标的角度，对其技术框架与交通信息平台的安排做了思考和建议方案，同时给出了综合交通信息中心关键技术的研究和实施方向。     

开发区物流中心业务发展模式转变

在开发区经济建设物流中心有一定的优势，这些优势主要体现在政策、区位贴近服务对象、集中规模化服务和便于引进先进的物流运作模式等方面。但同时从现状看，开发区物流中心业务发展也存在着一定的问题，主要集中在物流信息化服务滞后、缺少整合的一体化的物流服务、缺少有针对不同产业特点的专业化物流服务、在物流业务模式上对政策的依赖性较强，以及物流中心存在政府服务导向与企业化运作之间的矛盾等。