江苏大丰区海上风电发展现状与建议

海上风电是一种清洁能源,其发展顺应了全球可持续发展的潮流。大力发展海上风电是我国实现双碳目标的有力抓手。作为江苏发展海上风电规模最大,配套产业最完善的区域之一,大丰区近些年来的发展令人瞩目。自2017年以来第一座大型海上风电场在大丰区近海实现并网,截至2021年底,大丰区已建设海上风电规模超过400万千瓦（含“十三五”规划转结项目）。本文对江苏省大丰区海上风电的发展现状进行分析,并从资源利用、配套产业、投资成本等方面提供了建议,希望对大丰区海上风电的发展有所参考。     

基于外部接驳的城市轨道交通车站站点分类研究

城市轨道站点外部交通方式接驳的便利性,是影响轨道交通吸引力的重要因素。但限于站点众多,逐一研究费时费力的现状,对站点进行分类分析是一条较为理想的研究途径。首先,借助各站点IC卡和AFC数据,通过客流时空特征及高峰小时客流量特征将轨道交通车站站点分类,即大中小客流下的右峰型、双峰型和左峰型站点,以及无峰型站点、首末站点。最后在站点分类的基础上,研究各类站点周边的用地性质以及进站交通方式特征,确定各类站点外部接驳方式的优先级。     

我国城市轨道交通多模式运营研究

多模式运营是应对我国城市轨道交通客流需求多样化,提高运营效率和服务水平的有效途径。基于国外成功案例,提出我国城市轨道交通实施多模式运营的内涵。从多交路、快慢车组合、跨线运营这3种运营模式的特点出发,研究各运营模式的形式分类、客流特征、影响因素等适用条件。结合我国城市轨道交通的实际情况,给出我国实施多模式运营的建议,提出规划阶段就预留多模式运营的基本设备设施条件的必要性,并从运营时间选择、空间设施改造等方面给出建议。     

基于网约车数据的城市区域出行时空特征识别与预测研究

针对交通需求特征识别和需求预测问题，构建改进的LDA(Latent Dirichlet Allocation)城市区域内出行需求识别与预测组合模型，快速识别城市区域内出行需求特征并对需求做出预测. 构建城市交通小区尺度内的空间和时间维度下的主要出行需求特征分布挖掘辨识方法，以及数据集在不同时间尺度下时间维度出行特征构建及预测方法. 利用北京市三环内网约车出行订单数据，验证模型的有效性和准确性. 结果表明，模型能够对不同时间窗口下的区域出行需求特征进行辨识和预测，取得较好的结果.     

通州区新农村道路规划建设研究

村庄道路系统建设是新农村建设的重要内容之一，本文以通州区新农村路网建设为基础，探讨规划设计、建设和养护管理三个方面的内容。在规划设计方面，本文指出了新农村道路规划与以往农村道路规划的区别，以及新农村道路设计与新城区内道路设计的区别，提出新农村道路系统规划需要满足的要求；在建设方面，对村庄道路的建设原则、建设形式和资金筹措方式进行了系统的研究；在养护管理方面，提出了村庄道路养护管理的原则和方针，并在养护管理资金方面分析了通州区现有的管理办法。     

降雨天气下公路出行者出行方式转移模型

降雨会导致公众出行方式选择行为发生改变,出行方式选择行为是交通需求预测的重要基础理论。为探究降雨天气下致使公路出行者出行方式发生转移的影响因素及转移的其他出行方式的概率,以公路出行者在降雨天气下对使用小汽车、高铁、客运班车、飞机或不出行的出行方式选择行为为研究对象,设计并完成降雨天气下公路出行者出行意愿问卷调查(SP调查)。根据不同降雨程度以及出行目,围绕4种场景展开。主要考虑的因素有6种:出行时耗、性别、年龄、职业、出行频次、驾龄。基于出行意愿调查问卷数据,分别构建4种场景下出行方式转移的多项Logistic回归模型,探讨大雨和中雨天气下刚性出行计划和弹性出行计划中以使用小汽车为参照的出行方式转移模型及主要影响因素。模型结果显示,居民的驾龄、出行频次对研究范围出行方式转移模型具有显著影响。而休闲出行计划中,出行时耗的影响变得显著,并且大雨天气下的休闲计划出行中性别亦有显著影响。各因素在不同情景下对出行方式转移模型的影响程度存在明显差异。本研究可以为综合运输网络的交通规划、需求预测以及制定决策提供理论支撑和决策依据。     

地面公交乘客信息发布系统设计

乘客信息发布系统依托信息采集、网络通信、信息预处理、地理信息系统(GIS)显示等技术,实时向乘客发布各种交通信息.文中对乘客信息发布系统的构成、发布内容和关键技术进了初步设计,通过各种信息发布方式为出行前和出行中的乘客提供所需的发车时刻表、换乘路线、出行最佳路径等信息,达到规划出行、最优路线选择、避免交通拥挤、节约出行...     

手机定位数据获取出行OD：现状及展望

手机定位数据可以用于获取交通信息。近年来利用这种数据获取路段速度已经成为研究热点,但在获取OD方面研究较少。通过总结手机定位获取OD方面的研究现状,分析目前研究存在的主要问题,指出未来的研究重点。