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目前城市交通运行特性逐渐由规律性向偶发性转变,居民对偶发事件的预警需求也日渐增加.针对常见公共交通偶发事件,通过SP公众小样本调查,从影响程度、发生频率及对居民行为影响等角度开展偶发性事件特征的深入分析;进而利用系统聚类算法实现点、局部、全局三层级的偶发事件分类.在此基础上,分析并明确不同偶发事件下居民对信息需求的类型、位置、提示时间,构建偶发事件信息需求表.通过研究移动互联环境下不同服务终端的信息发布和收取特性,获取最佳信息发布获取渠道,进而构建偶发事件信息发布框架并搭建基于手机APP移动终端的服务平台.结果表明,手机移动终端的居民使用满意率达到85%.有助于解决城市交通运行特性的不确定性与出行信息的可靠性、及时性之间的矛盾,提高交通出行效率. 相似文献
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针对密集客流在瓶颈处激波现象量化解析的不足,基于行人可控试验,标定并提取行人通过时间、行走速度、位置变化等微观特征参数,引入动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法,实现客流激波现象的识别与量化分析。结果表明:DTW算法可识别客流激波现象,与流体动力学理论算法相比,该算法能够更精确地识别变速点,降低激波波速计算的复杂度;瓶颈处激波波速在传递过程中为变量,集结波(消散波)传递时波速递减(递增),前者对跟随者的阻挡程度随激波传递逐渐降低。研究为轨道交通客流的稳定性评估、微观仿真模型的有效性验证提供理论依据。 相似文献
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