基于TOPSIS的公交服务均等化评价方法研究——以重庆市主城区为例

重庆作为“公交都市”建设试点城市,基于公交都市建设要求,为打造“公益公交、便捷公交、安全公交、智能公交、绿色公交”新局面,对公共交通服务均等化的相关研究成为公交都市建设的重要内容之一.文中运用TOPSIS方法设计重庆市主城区公共交通服务均等化评价模型,对重庆市主城区公共交通现状进行分析与评价,得出目前主城区公共交通服务仍然存在不均等的现象,尤其是内环至绕城高速公路之间的区域及《重庆市城乡总体规划（2007-2020年）》确定的城市规划范围涉及的二环以外的3 216 km2形成的公共交通“真空地带”,并提出了改善措施.     

基于属性加权回归的组团式城市轨道交通进出站客流预测模型研究

为增强轨道交通进出站客流回归预测模型在组团式城市的适应性，利用多源数据细化和完善各影响因素的统计指标，更加精细地体现不同轨道车站之间的差异。针对组团式城市进出站客流在不同尺度下表现出截然不同的空间分布特征的特点，结合K近邻非参数回归和地理加权回归(Geographically Weighted Regression, GWR)模型，采用样本之间的属性差异表征异质性特征，提出一种属性加权回归(Attribute Weighted Regression, AWR)模型。重庆中心城区的案例分析表明：AWR模型能够兼顾样本集合在不同尺度下的空间分布特征，更适用于样本差异较大的情况，且对样本的空间相关特性没有特定的限制条件，针对组团式城市具有更强的适应性；相比于采用普通最小二乘法(Ordinary Least Squares, OLS)的多元线性回归模型和GWR模型，AWR模型对组团式城市轨道交通进出站客流需求的拟合优度和预测精度均显著提高，且误差的空间负相关性明显减弱，是轨道交通进出站客流预测方法的一种有益补充。     

平面照度合成模型与验证试验

以整车上的被测面为检测对象,通过CCD成像式亮度计对被测面在漫反/透射测试屏幕背面所形成的亮度情况进行检测,再经漫透射屏幕上各个位置点的校准系数修正,得出被测面上信号灯在测试屏幕中形成的照度分布情况。该方法在理论分析中已经得以证实,但还需要通过模拟试验来进行验证。同时,根据不同被测面上的信号灯的布局类型,在测试屏幕中合成的照度分布情况又可分为,单灯类型、双灯类型、三灯类型及混合类型。在多个灯同时作用下,非理想的漫反/透射屏上的照度值分布与屏幕亮度的分布是否相同也需要通过试验验证。混合模式,需要通过图像处理来分离两种功能信号灯的照度分布,其实际效果也需要进一步确认。     

日照港“十一五”科学发展探析

<正>"十一五"以来,日照港以科学发展观为指导,按照"扩能上量,强化管理,做强做大,搏击双亿"的总体思路,坚持抓投入,调结构,拓市场,强管理,港口规模持续扩大,设施设备日趋完善,通过能力翻番倍增,管理素质和核心竞争实力显著提升,实现了由亿吨大港向双亿吨强港的嬗变。炫耀夺目的辉煌成就,彰显了日照港这座年轻海港的     

超深水铺排作业计算方法与结果分析

基于非线性有限元软件ABAQUS,对超深水铺排作业时排体所受水流力进行模拟计算,给出了简化公式。对翻板端软体排所受水平力及垂直力进行比较分析,结果表明在工程实际中可以使用该简化公式对水平力进行估算以及使用软体排重力与浮力之差对垂直力进行估算,此外垂直力引起的横倾角需要在铺排过程中调整压载。     

基于Simulink的轮边驱动电动车振动分析与仿真

为解决轮边驱动电动车安全性和平顺性低的问题,文章以基于吸振原理的轮边驱动电动车垂向3自由度系统为例,运用机械振动学原理建立动力学微分方程,采用状态空间法将此系统的微分方程转化为便于Matlab/Simulink软件仿真的模型。通过分析和仿真可以直接获得轮边驱动电动车沿垂直地面方向的运动曲线图,在正弦激励作用下,动力吸振器、车轮及车身均作周期性运动。将机械振动学和Simulink软件相结合能够准确方便地对轮边驱动电动车的振动进行分析与仿真,为处理类似的汽车振动系统仿真提供了参考。     

多媒体支持下的英语视听说教学

现代教育要求教育手段和形式的现代化、科技化。本文从英语视听说教学和多媒体的应用的角度出发,探讨了二者之间的关系。在分析了视听说课程的特点的基础上,对采用多媒体教学的方式提出了建议;进而进一步阐释了应用多媒体教学的优势。文章的第三部分涉及的内容为如何构建多媒体教学网络和环境。     

复杂网络上的交通动力学

本文提出了一个网络上的简单交通流模型。对于规则网络和无标度网络来说,都存在着从自由相到堵塞相的尖锐相变。相变点的值可以用来衡量一个网络处理信息的能力,它是由网络本身的拓扑结构决定的。随着网络节点N的增加,网络的相变点在带周期边界的规则网格是NO.5量级的,而对于无标度网络则几乎不变。模拟结果与理论分析很好地吻合。     

Probit随机均衡选择模型在P＆R需求预测中的应用

在进行停车换乘（P＆R）设施规划的过程中，直接使用Logit选择模型进行方式划分存在着重大的缺陷，故需建立人们出行选择的Probit随机均衡选择模型及其仿真解法。应用实例表明，在停车换乘需求预测中使用Probit随机均衡选择模型，可以有效地解决Logit模型中存在的问题。     

不同预测算法在简单交通场景中的应用比较

为探讨不同趋势预测算法在简单交通场景中应用的有效性,以部分高速公路收费站数据集为研究对象,分别采用自回归积分滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型、长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络和Prophet时间序列预测算法建立交通流预测模型.通过对比分析发现,3种预测模型在解决交通流预测问题方面均表现良好,相比之下,LSTM在模型拟合和预测精度方面表现更好,泛化能力更强,且在影响因素设置方面更为灵活.在以后的研究中,可采用LSTM,结合调参方法解决更多交通场景下的交通流预测问题.