面向动态交通流的高速公路事故风险模型空间移植研究

本文旨在探究不同尺度数据集对高速公路实时事故风险建模的影响，并实现不同数据特征路段间事故风险模型的空间移植。首先，提取不同特征路段检测器信息，以动态交通流匹配事故数据构建多尺度数据集：高精度数据集、小样本数据集、低精度数据集以及同尺度条件下(同为高精度大样本量)的空间差异数据集；进而，通过贝叶斯Logistic回归量化不同样本量对事故风险模型预测性能的影响；分别采用统计学和机器学习手段建模分析高精度和低精度数据集；最后，基于贝叶斯更新方法建立实时事故风险移植模型，对高速公路实时事故风险预测模型进行空间移植，并验证其可靠性。结果显示：贝叶斯Logistic回归的性能随着样本量增大而有所提升；高精度数据条件下，贝叶斯Logistic回归和RF-SVM(Random Forest-Support Vector Machine)模型的AUC(Area Under Curve)值比低精度条件下分别高出0.092和0.037；在不同数据精度的空间移植中，贝叶斯更新方法可令低精度路段模型的AUC值从0.645提至0.714，在相同数据尺度的空间移植中，该方法可将被更新路段模型的AUC值从0.737提...     

北京发展市郊铁路客运的初探

阐述了北京发展市郊铁路客运的重要作用。通过对北京铁路枢纽主要站线技术条件的分析，提出了北京近、远期发展市郊铁路的基本构想及建议。     

基于MATLAB的BP神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用

采用BP神经网络建立公路货运量组合预测的理论模型,灵活利用神经网络通过自适应自学习能够拟合任意非线性函数的功能,有效克服传统的组合预测方法在实际应用中把数据间的关系强加给某一类函数的不足,并借助于先进的数学计算软件MATLAB进行简单的编程,大大降低模型的计算难度,实例证明该方法具有更高的预测精度。     

信号交叉口服务水平评价体系指标的分析及应用

确定一种适合我国信号交叉口服务水平的评价体系和划分标准,一直是众多专家学者研究的课题。在对各种评价指标进行内在相关性分析的前提下,从理论上确定了评价的指标和分级标准,并以一个典型十字型信号交叉口为例,从使用者的角度出发把对非机动车道的评价也考虑进来,对该典型交叉口进行了综合评价。     

综合评价法在确定公路网节点重要度中的应用

阐述公路网节点重要度的概念,提出运用主成分分析法与因子分析法两种评价方法来确定节点重要度的新思路,并对广西省来宾市的10个乡镇节点进行实证研究,综合比较两种方法的分析结果,确定各节点在该市公路网规划中的重要度.     

城市轨道交通枢纽设施适应性评价仿真系统框架设计

根据乘客在枢纽内的主要活动,将枢纽设施分为出入口区域、售检票区域、换乘区域、上下车站台区域和辅助活动区域等五种设施类型.在设施分类的基础上,建立了枢纽设施布局适应性评价指标体系.按照3条主线、3种客流、5个区域,将指标划分为枢纽集散性指标、乘客个体性指标、乘客群体性指标、设施功能性指标、设施应用性指标和设施可靠性指标等...     

城市轨道交通站台的乘客分布特性分析及建模

为了研究乘客在城市轨道交通站台上的分布规律,进行了站台乘客分布观测.首先根据实际观测,分析了城市轨道交通站台乘客的分布特性,进行了特性分析,并建立乘客分布特性模型;然后对模型进行说明,并介绍了模型中参数的标定方法;最后,以北京市建国门地铁2号线站台乘客实际调查数据为例,分析并验证了模型的适用性与有效性.     

交通运输建设项目后评价问题探讨

根据交通运输建设项目的特点，分析和论述了项目后评价管理的重要意义、国内外发展状况、以及交通建设项目后评价的主要内容、管理程序及工作流程，并提出了改进和完善项目后评价工作的一些建议和设想。     

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阐述了数据抽样技术在ITS数据管理中的意义和作用，通过VB编程语言和ORACLE数据库技术实现了ITS数据抽样算法，并对北京三环路上和美国德克萨斯州圣安东尼奥的实时ITS数据进行了测试，测试结果表明，最佳抽样日对权重的变化不敏感，最佳抽样日数据与总体平均值匹配得较好，也包含了最多的原始数据的信息。     

信息诱导对交通枢纽换乘方式选择影响的研究

交通信息诱导对交通枢纽中乘客换乘方式选择具有不容忽视的影响,将信息影响因子作为Logit模型中效用函数的一个特性变量进行研究,并结合"直觉时间"的概念,改进效用函数计算方法,可取得较好的效果.