大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据,提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法,并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响,进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明,超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗,减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

北京市轨道交通车站预约出行实践与思考

高峰时段过度集中的通勤客流是城市轨道交通运营管理工作中的一大挑战.北京市部分轨道交通车站依据同时段历史客流状态,采取站外限流的措施防止进站人数过多.在2020年新冠肺炎疫情防控期间,客流量不确定性高,客流管理难度加剧.为提前掌控客流情况,有效调控客流量,减少乘客聚集风险,创新性地在北京市轨道交通大客流车站开展预约实践,...     

奥运交通风险评估与实例分析

为了确保北京奥运期间交通运输服务质量,必须在奥运前期对奥运交通工作进行全方位的风险排查及评估,提出规避和应对风险的措施,以降低奥运期间交通风险事件的发生概率。给出了奥运交通风险的定义,明确了奥运交通风险评估对象的具体内容。提出奥运交通风险评估以风险事件识别、风险事件分析、风险等级划分、应对措施制定为主线的工作流程。针对评估对象进行风险事件的详细识别,以道路积水风险事件为例,进行评估实例分析。     

北京市公共交通模型构建与应用

针对近年来北京市缺乏具体统计数据反映公交服务范围不断增长的问题,突破以交通小区为分析单元的建模方式,以公交和地铁站点、站群为分析单元,建立了北京市公交模型。在建立了公交站群系统和公交网络系统的基础上,采用空间分析、数据融合等技术手段,对多源异构数据进行重组统合。以IC卡数据和调查数据为基础,建立了北京市公交出行OD矩阵,实现了公交网络客流模拟以及与市区交通模型进行数据交换与共享等多种功能,为北京市公交线网、站点的优化调整提供了技术支持。     

关于北京大容量快速公交系统的发展思路和初步行动

持续增长的交通需求、迅猛发展的小汽车和发展滞后的公共交通系统等相互作用，使北京城市交通面临日益严峻挑战。受道路条件和小汽车冲击等因素的影响，改善常规公交的投入收效越来越小，而轨道交通建设又“远水解不了近渴”。相对而言，大容量快速公交系统(Bus Rapid Tran-sit-BRT)投资小，建设周期短，运量大，灵活，环保。因此，北京把发展大容量快速公交系统提到了议事日程。     

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城市轨道交通客流预测是轨道交通线网规划的定量分析依据，它对于轨道交通系统的线网规模、布局、车组配置、运营组织以及经济评价等都起着至关重要的作用。本文介绍了非集计的基于行为的客流预测模型在北京市轨道交通客流预测中的运用，基于行为的预测方法以出行链为基本研究单元，能够描述出行个体全天的出行活动以及这些活动在时间上和空间上的发生顺序，从而更精确地预测人的行为。结合北京市地铁5号线客流预测的实例，对基于行为的客流预测方法体系进行了详细介绍，并给出了预测的结果，证明了其可行性。