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31.
32.
刘超 《铁道标准设计通讯》2018,(3):26-30
为了研究轨道结构安全监测中传感器的合理配置方法,确保城市轨道交通安全运营,通过建立桥上交叉渡线道岔模型和钢轨应变传递误差最小的目标函数,提出传感器测点选择依据和监测方案评价标准,保证监测方案的经济性、合理性。结论表明:模型数据曲线可以指导监测系统的测点位置选择;随着传感器测点数量增加,监测误差逐渐减小,但在误差比率的"拐点"后增加单位个数传感器带来的收益降低;通过建立误差最小准则的目标函数,结合误差指标可以评价和优化传感器布设方案;钢轨位移、附加力等指标的监测方案也可以通过本文方法确定。 相似文献
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This paper addresses the optimal toll design problem for the cordon-based congestion pricing scheme, where both a time-toll and a nonlinear distance-toll (i.e., joint distance and time toll) are levied for each network user’s trip in a pricing cordon. The users’ route choice behaviour is assumed to follow the Logit-based stochastic user equilibrium (SUE). We first propose a link-based convex programming model for the Logit-based SUE problem with a joint distance and time toll pattern. A mathematical program with equilibrium constraints (MPEC) is developed to formulate the optimal joint distance and time toll design problem. The developed MPEC model is equivalently transformed into a semi-infinite programming (SIP) model. A global optimization method named Incremental Constraint Method (ICM) is designed for solving the SIP model. Finally, two numerical examples are used to assess the proposed methodology. 相似文献
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基于灰色残差GM(1,1)模型的道路交通量预测的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
道路交通体系是一个多因素、多层次、多目标的复杂系统。其中交通量信息系统具有明显的层次复杂性,结构关系的模糊性,动态变化的随机性,指标数据的不完全和不确定性。由于技术方法、人为因素、自然环境变化的影响,造成各种数据误差、短缺甚至虚假现象,系统的作用机制不明确,系统的状态、结构、边界关系难以精确描述,属于典型的灰色系统。在作量化、模型化、实体化研究时,能作为反映系统主要动态特征的数据是很少的。由于环境对系统的干扰,系统信息中原始数据序列往往呈现离乱情况,离乱数列即为灰色数列或称灰色过程,灰色理论利用那些较少的或不确切的表示系统行为特征的原始数据序列作生成变换后建立微分方程,对灰色过程建立的模型称为灰色模型(Greymodel),简称GM模型。本文从理论上介绍了GM(1,1)模型和灰色残差GM(1,1)模型建立的一般过程,然后将其应用于交通量预测的实际例子中。预测结果表明,该方法是可行的。 相似文献
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本文归纳总结了车站能力查定计算过程中存在的多种影响因素,深入分析了其产生原因和不可避免性。然后利用层次分析法的区间估计方法计算得出各种误差因子对计算结果的影响权重大小,并对比不同误差因子的权重区间,筛选出强误差因子,剔除弱误差因子,为精确计算车站能力值提供依据。 相似文献
36.
37.
对于港外锚地与周边设施、碍航物的相对安全距离,目前没有一个明确的规定。文中介绍了我国关于锚地宏观选址的相关要求,深入研究了锚泊船走锚特征,包括走锚过程、漂移方向和走锚速度等方面,提出了确定锚地与周边设施(或碍航物)相对安全距离的计算方法,对港外锚地选址及保护锚地资源具有一定的参考作用。 相似文献
38.
39.
40.
Over the past decades there has been a considerable development in the modeling of car-following (CF) behavior as a result of research undertaken by both traffic engineers and traffic psychologists. While traffic engineers seek to understand the behavior of a traffic stream, traffic psychologists seek to describe the human abilities and errors involved in the driving process. This paper provides a comprehensive review of these two research streams.It is necessary to consider human-factors in CF modeling for a more realistic representation of CF behavior in complex driving situations (for example, in traffic breakdowns, crash-prone situations, and adverse weather conditions) to improve traffic safety and to better understand widely-reported puzzling traffic flow phenomena, such as capacity drop, stop-and-go oscillations, and traffic hysteresis. While there are some excellent reviews of CF models available in the literature, none of these specifically focuses on the human factors in these models.This paper addresses this gap by reviewing the available literature with a specific focus on the latest advances in car-following models from both the engineering and human behavior points of view. In so doing, it analyses the benefits and limitations of various models and highlights future research needs in the area. 相似文献