PPP 模式下的城市轨道交通项目投资策略研究

PPP 模式在国内城市轨道交通领域的应用前景广阔.社会投资机构与政府在 城市轨道交通领域的项目合作,本质上是一种投资决策分析,核心在于研究社会投资机 构的投资决策规律.本文在PPP 模式下,通过分析PPP 项目的基本博弈关系,模拟作为理 性人的社会投资机构参与政府择优选择项目合作伙伴的特征,基于Bayesian 博弈构建模 型,提出博弈主体的效用水平和目标函数,并研究在博弈均衡结果下,无投资偏好和有投 资偏好条件的报价特点及最佳策略,旨在为应用PPP模式促进城市轨道交通项目建设提 供理论参考,最大程度减少因投资评价不准确、不合理而造成项目失败的风险.     

基于决策场理论的出行者动态决策行为研究

为了研究出行者进行路径选择时的动态决策过程,本文采用决策场理论,研究 了多属性条件下,机动车出行者的微观和宏观动态决策行为.分析了决策场理论的基本模 型,构建了出行者动态决策行为场景和框架,以历史出行时间、预测出行时间和两者综合 值作为出行者决策的路径属性,并根据属性与实际出行时间的差值为依据,提出了出行 者注意力权重矩阵计算方法.通过算例分析发现,自由流出行时间对出行者决策影响较 大,出行者对路径属性的依赖性非常强,决策过程中存在路径偏好反转的现象,表明出行 者动态决策过程是随时间不断变化的,路径选择是时间累计的结果.     

基于驾驶人决策机制的换道意图识别模型

依据驾驶人换道决策的产生机制,提出速度期望满足度、危险感知系数和换道 可行性系数作为换道决策的识别指标并确定其量化方法.通过实车试验数据的分析表明： 量化指标与换道决策存在不同程度的相关性;同时在换道初期、车道保持及过渡状态阶 段存在显著差异.以速度期望满足度、危险感知系数和换道可行性系数为特征输入参数, 建立基于模糊神经网络的驾驶人换道意图识别模型,进行驾驶人换道意图的识别.结果表 明,该模型在换道初期的预测准确率达到89.93%,虚警率为9.52%,优于以碰撞时间TTC 为输入指标的BP神经网络模型,以及以RV、RP、RS为变量的Logistic 模型,说明模型具 有较好的预测准确性.     

高速公路六车道预留方案及其决策

针对高速公路六车道规划预留,提出各种可能的路基预留方案,并分析了各方案的主要优缺点,利用层次分析法(AHP)来进行预留方案的分析评价,通过建立层次分析模型和评价指标体系,运用判断矩阵及其一致性检验,详细说明了层次分析法在多目标决策中的运用,为高速公路六车道预留方案的决策提供了科学有效的依据。     

基于灰色理论的高等级公路养护质量综合评价模型研究

从高等级公路养护管理的实际需要出发,对路面、路基、桥梁、涵洞、沿线设施、绿化等6个公路子系统的评价指标进行筛选,构建了高等级公路养护质量评价指标体系。采用灰色系统理论,建立了相关评价模型,并以江苏省内的27条高等级公路典型路段的调查数据以及专家评分为基础,综合采用回归分析与层次分析法对模型的相关参数进行了标定。将研究成果应用于高等级公路养护质量评价的实际工作,表明该评价方法具有很好的适用性。     

因应气候变迁趋势下云端智慧空间决策支援系统探讨

全球暖化的威胁程度日趋严重,世界各地纷传环境灾害事件,依据英国政府2006年公布的《史登报告》（SternReview）,指出：．全球暖化的破坏力很可能使全球经济萎缩20%,全球只要增温2℃,经济生产将会减少3％,每排放1t二氧化碳,就会造成至少85美元的损失,而未来10年全球经济则可能因气候暖化付出7兆美元的代价j。为因应气候变迁,减缓（mitigation）与调适（adaptation）对策是二大策略方向;因此文中针对节能与灾害应变两顼气候调适决策支援为主题,讨论智慧型运输系统（intelligenttransportationsystems,ITS）的节能减碳效果与灾害防救系统的GIS决策支援。     

用于城区交叉口闯红灯预测的车辆轨迹特征参数分析

通过对比闻红灯预测算法的性能,选择出用于区分车辆走、停行为的车辆轨迹特征参数.为实现对交叉口车辆闯红灯行为预测,根据闯红灯车辆为在红灯亮起后通过停止线的车辆这一定义,提出闯红灯预测算法的两个主要功能:估计车辆到达停止线的时刻;预测车辆到达停止线后的走、停行为.研究结果表明:在速度、加速度、行驶时间和车头时距4个物理量中...     

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根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

基于拟合优度度量的交通方式选择决策树结构研究

Nested-Logit(ＮＬ)模型是交通方式划分的最重要的模型之一,在分析公共交通和个人交通划分方法的理论依据的基础上,根据人们在选择交通方式过程中首要考虑因素的不同,构造了不同于公共交通和个人交通的虚拟交通方式--高费用和低费用虚拟交通方式,并分析其内相关性. 在两个交通方式选择决策树结构都存在相关性和合理性的情况下,提出基于拟合优度度量比较两者的优劣,从而选定交通方式选择决策树结构. 根据实例旅客出行调查数据,利用SAS软件实现两个交通方式选择决策树结构的拟合度度量分析. 结果表明：基于拟合优度度量选定的高费用和低费用虚拟交通方式比公共交通和个人交通的虚拟交通方式更接近实际调查值,此方法具有一定的实用性.