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961.
指路标志是一种标识路网、传递道路信息的重要交通流管控执行设施。为使指路标志携带有效信息并实现快捷诱导功能,在路网拓扑结构的基础上利用聚类分析、圈层覆盖和层次分析三种方法对基于标志性地物的指路标志设计过程进行建模,将获取的所有标志性地物数据和与之对应的道路网拓扑数据进行聚类分析,选取具有代表性的标志性地物作为指路标志的标示内容。将道路网和地物的影响范围划分为三个层次,利用圈层覆盖法确定所得标志性地物的影响范围,并将其作为标示内容的标示方向。运用层次分析法进行标示建模,确定在指路标志携带能力有限的情况下标示内容的选取优先权。最后通过算例分析验证模型的有效性。 相似文献
962.
为提高高速公路汇流瓶颈区的通行效率,本文结合强化学习无需建立模型,具有智能学习的特点,对瓶颈区的可变限速策略进行了优化,首次提出了基于Q学习算法的可变限速控制策略。策略以最大化系统总流出车辆数为目标,通过遍历交通流状态集合,尝试不同限速值序列进行自适应学习。以真实路段交通流数据搭建了元胞传输模型仿真平台,通过将其与无控制和基于反馈控制的可变限速策略进行对比,对Q学习策略的控制效果进行评价。通行时间的降低和交通参数的变化表明,强化学习控制策略在提高汇流瓶颈区通行效率和改善交通流运行状况方面具有优越性。 相似文献
963.
964.
计重收费是一种最主要的货车收费形式。为了分析货车流对公路交通的影响,均衡货车交通量的时空分布,需对传统计重收费方式进行优化。分析车流结构对公路使用寿命、通行能力、交通安全的影响,建立可变附加值模型,并分别对按车型收费、轮轴收费、计重收费、可变附加值计重收费4种方式在不同车流结构或货车总质量下的100km收费额度进行对比分析。分析表明,若按车型收费,在货车总质量和流量较小的情况下适用性较好;而按可变附加值计重收费则可更加合理地反映货车对道路及交通流的影响。 相似文献
965.
该文通过对《交通标志和标线设置技术规范》的学习与运用,结合交通标志和标线试验段工程实施,就原有交通标志和标线的状况,以及存在的问题进行分析,提出相应的技术对策,为公路使用者提供准确及时的信息和引导,使之顺利、快捷、安全出行。其内容可供同行参考。 相似文献
966.
967.
以警告标志为研究对象,通过问卷调查,根据数据统计,运用单因素方差分析的方法分析了受测者的年龄、性别、学历等因素对警告标志认知无显著影响,并对低于67%的认识率的警告标志,以语意分析方法从“名称含义不清楚”“不易识别”“不易联想”“图形设计太复杂”4个因子进行辨识错误分析,并进行了优化改善设计,通过方案必选和认识率的研究,最终确定合理的改进警告标志. 相似文献
968.
在分析路内外停车泊位容量变化的基础上,分别以社会效益最大化为目标,财务盈利和满足社会需求为约束条件,建立了基于可变泊位容量的路内停车定价模型;以经济利润最大化为目标,采用平均成本定价法,建立了基于可变泊位容量的路外停车定价模型.针对模型,分别通过拉格朗日算法和平均值算法.以广州市和上海市停车场为例计算停车收费价格,证明模型的可靠性. 相似文献
969.
Abstract Hybrid choice modelling approaches allow latent variables in mode choice utility functions to be addressed. However, defining attitude and behavior as latent variables is influenced by the researcher's assumptions. Therefore, it is better to capture the effects of latent behavioral and attitudinal factors as latent variables than defining behaviors and attitudes per se. This article uses a hybrid choice model for capturing such latent effects, which will herein be referred to as modal captivity effects in commuting mode choice. Latent modal captivity refers to the unobserved and apparently unexplained attraction towards a specific mode of transportation that is resulting from latent attitude and behavior of passengers in addition to the urban transportation system. In empirical models, the latent modal captivity variables are explained as functions of different observed variables. Empirical models show significant improvement in fitting observed data as well as improved understanding of travel behavior. 相似文献
970.