不等不靠 主动出击——从客流高峰市场新动向看客运企业的服务转型

每逢十一、春节等客流高峰期，铁路客运的普通列车一票难求状况依然，航空乘客爆满。但是公路客运却没见到往年那种候车室客满为患、车站人山人海的景象，期待中的客流高峰并没有如期出现，相反在个别线路上还出现了车辆吃不饱的少有景象。虽然从交通运输部公布的道路客运春运数据看，     

轨道交通线网多站连续换乘客流 组织研究

为研究轨道交通线网多站连续换乘下的客流组织，将连续换乘站客流分为本线同源客流和邻线同源客流，通过Pearson 相关系数判断连续换乘站的相关性，将相关性高的连续换乘站组团，作为大客流情况下客流线控、网控的研究对象以制订相应的方案。最后以广州市轨道交通网络为例，对满足条件的各组团本线、邻线同源客流相关系数进行计算，当同源客流相关系数 大于0.6即具有高相关性时，可制订客流线控、网控方案；以地铁3号线体育西路—珠江新城组 团试点制订线控、网控方案，得出两种方案下各关联站点的限流值，并提出线控、网控方案的启动时机。结果表明，采用线控、网控方案可以有效提高连续换乘站的客流控制效果和客流疏散效率。     

半刚性材料抗压回弹模量最佳取值范围的计算分析

基于材料抗压回弹模量的测定方法,对已建成的沥青道面半刚性基层材料的抗压回弹模量的数据进行收集整理。采用数学方法,重点计算和分析沥青道面半刚性基层材料的抗压回弹模量的最佳取值范围。     

基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步：首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。     

基于城市轨道交通客流短时预测的运营编组设计

根据城市轨道交通客流短时预测量进行运营编组设计,更接近客流的实际运营情况,具有实时、灵活和快速响应等优点.以一周为周期,使用最近一周的历史断面客流量作为原始数据,应用嵌入式灰色神经网络组合模型进行短时预测,得到的下一周期断面客流量更符合客流不断变化的趋势.以此为基础进行运营编组设计,使其更能适应客流量的实时变化.然后将按计划运营的实际客流纳入历史客流,进行循环修正更新,作为下一周期客流短时预测基础进行运营编组设计.基于城市轨道交通客流短时预测的运营编组优化,在一定程度上可以提高城市轨道交通系统运能,提升运营效率,降低运营成本.     

常州公交确保国庆期间市民出行

为让广大市民度过一个欢乐、祥和的“十一”长假．常州公交根据今年国庆节客流特点，提前落实各项节日运营保障工作措施，确保了国庆“黄金周”公交运行的正常、有序。     

基于多源数据的公交客流规模关联分析

分析公交客流规模的关联因素,梳理与公交客流规模有关的关联规则,有助于决策者把握整体态势、定义现状问题、细分问题类型。本文以深圳市为案例,以交通小区为分析单元,基于公交IC卡数据、人口数据、兴趣点数据、电子地图路径规划数据、微博签到数据等多源数据,从建成环境、人口密度、公交线网设施、交通可达性等维度,定量地表现影响公交客流规模的关联因素。通过构建决策树模型,揭示公交客流规模与关联因素间的映射关系,提取与公交客流规模有关的关联规则。研究结论为基于多源数据的公交客流规模评价方法提供了一种新的思路,也为公交线网规划提供了决策支持工具。     

大城市实施BRT效果仿真评价研究

BRT是解决大城市交通拥堵问题、实现城市可持续发展的一项重要措施.基于系统动力学理论,建立了土地利用与交通系统关系模型,并采用上海市出行人次实际数据和拟合数据的对比,验证了模型的有效性;采用所建立的土地利用与交通系统关系模型进行预测,得出当前发展趋势下不采取任何措施和实施BRT措施的未来年路网服务水平指标,通过比较BRT方式在吸引不同比例客流情况下地面客流重新分配后路网服务水平的变化,对BRT的实施效果进行仿真评价.     

水泥混凝土路面综合影响系数取值新法

水泥混凝土路面设计中综合影响系数受许多因素的影响，这些因素大多具有模糊性，为此，本文利用模糊数学的理论与方法，建立了综合影响系统模糊综合评判取值法的数学模型，它能充分考虑影响因素的模糊性和影响程度，较现行的取值方法更为科学合理，其方法是可行的。     

通县油路技术指标取值及环境保护

在公路建设中,要因地制宜、实事求是地结合现场实际,选择适宜的技术标准.在项目实施中紧紧转绕质量"中心",重视环境保护,加强项目建设管理,确保国家对通县公路建设工期的"基本要求".