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51.
充分考虑集装箱货物与集装箱班列在时间和数量方面的匹配关系,以集装箱货物送达目的站的总延误最小为目标,构建集装箱班列时刻表优化的线性混合整数规划模型.采 用Benders分解算法将原问题分解为确定集装箱货物与班列匹配方案的主问题,以及优化班列时刻表的子问题,通过求解子问题的对偶模型不断产生主问题的割平面.为克服割平面有效性较低的缺点,设计改进策略,使每次迭代产生多个割平面同时添加至主问题中.最后,通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明:改进策略的运用有效提高了算法的计算效率,利用模型及算法得到的班列时刻表与集装箱货物的数量、时间分布之间具有较好的匹配性,制定的班列时刻表很好地响应了用户需求. 相似文献
52.
某一因素对托运人选择行为的影响会随着空间和时间变化. 既有研究多关注特定空间或时间的托运人选择行为,较少进行横向(空间)和纵向(时间)比较. 为探索托运人选择行为差异及变化规律,采集不同时空的5 个数据集,构建多类线性或非线性效用函数的多项 Logit 模型及混合Logit 模型. 结果表明:在空间维度,某一地区托运人选择行为与其他地区显著不同;在时间维度,伴随货运业快速发展,货运方式选择模型适用年限呈缩短趋势. 相似文献
53.
为探索客流在机场群的分布规律,以整个航空出行链为视角,综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好,构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性,提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性,基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型,基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型,将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解,从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明,机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态,调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布. 相似文献
54.
陈仲 《交通运输系统工程与信息》2020,20(6):247-252
手机信令数据不仅记录个体出行轨迹,也为分析城市活动空间分布特征提供了基础.本文提出一种基于狄利克雷混合模型的城市活动特征聚类方法,以手机信令提取居民出行OD为基础,将每个基站的到发出行量作为表征该基站所处空间位置的活动特征,研究特征的聚类方法.引入狄利克雷分布作为先验分布,由中餐馆模型推定特征聚类数量.与其他聚类方法相比,该方法最大的优点在于无需事先指定聚类数量,避免了传统聚类方法的缺陷.将本文方法应用到三亚市城市活动特征聚类当中,结果能够有效地反应不同城市功能组团的活动特征. 相似文献
55.
针对高架桥梁结构引起的振动噪声问题,研究TMD控制箱梁结构振动的特性。为了获得精准的箱梁有限元模型,首先以铁路32 m简支箱梁桥为原型,按10:1的几何相似比设计制作简支箱梁缩尺试验模型,应用ANSYS软件建立初始动力有限元模型;对有限元模型模态分析与试验模型模态测试得到的自由模态信息进行误差分析,并采用基于灵敏度分析的模型修正技术对初始动力有限元模型弹性模量和密度进行修正,得到基准有限元模型,误差确认结果显示修正后的有限元模型更精准地反应箱梁的振动特性;进一步利用基准有限元模型,开展TMD控制简支箱梁桥振动的研究,研究结果表明TMD对于抑制桥梁竖向共振有很好的效果。 相似文献
56.
基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据,利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分,得到旅客对平行车次不同服务属性,如列车运行时间、发车时段和舒适度的偏好程度,并对其进行量化;引入收益管理,以多列车整体收益最大为目标,构建平行车次动态差别定价模型,并设计模拟退火算法进行求解;最后,通过京沪高铁进行实例验证.结果表明:与固定票价进行客票销售相比,所提方案能够适应高峰期和平峰期不同客流特点,提高铁路客票总收益,为高铁平行车次灵活定价提供参考. 相似文献
57.
58.
为构建客货船舶协同动态运行控制技术体系,以经典航道通过能力模型为基础,构建基于游览船运营特征(发船高峰性和航线集中度)的航道通过能力模型.根据黄浦江游览核心区船舶自动识别系统(AIS)数据,对所提出的航道通过能力模型进行实证分析.研究结果表明,本文航道通过能力模型能够较为准确地评价研究区域的实际航道通过能力.游览船发船高峰时期与现有航线规划条件下,黄浦江游览核心区航道通过能力(76艘/h)趋近饱和状态;当过境船到达超过69艘/h时,建议海事相关部门采取“错峰”航行等相关政策. 相似文献
59.
60.
Fuel-switching personal transportation from gasoline to electricity offers many advantages, including lower noise, zero local air pollution, and petroleum-independence. But alleviations of greenhouse gas (GHG) emissions are more nuanced, due to many factors, including the car’s battery range. We use GPS-based trip data to determine use type-specific, GHG-optimized ranges. The dataset comprises 412 cars and 384,869 individual trips in Ann Arbor, Michigan, USA. We use previously developed algorithms to determine driver types, such as using the car to commute or not. Calibrating an existing life cycle GHG model to a forecast, low-carbon grid for Ann Arbor, we find that the optimum range varies not only with the drive train architecture (plugin-hybrid versus battery-only) and charging technology (fast versus slow) but also with the driver type. Across the 108 scenarios we investigated, the range that yields lowest GHG varies from 65 km (55+ year old drivers, ultrafast charging, plugin-hybrid) to 158 km (16–34 year old drivers, overnight charging, battery-only). The optimum GHG reduction that electric cars offer – here conservatively measured versus gasoline-only hybrid cars – is fairly stable, between 29% (16–34 year old drivers, overnight charging, battery-only) and 46% (commuters, ultrafast charging, plugin-hybrid). The electrification of total distances is between 66% and 86%. However, if cars do not have the optimum range, these metrics drop substantially. We conclude that matching the range to drivers’ typical trip distances, charging technology, and drivetrain is a crucial pre-requisite for electric vehicles to achieve their highest potential to reduce GHG emissions in personal transportation. 相似文献