基于演化博弈的违章停车动态罚金策略效用仿真评价

为研究改进后的动态罚金策略对违章停车现象的抑制作用及策略最优解，本文以驾驶员和执法者两类群体作为博弈主体，在改进的复制动态方程基础上，以社会总成本最小为目标建立动态罚金最优控制模型。讨论了该模型的均衡点及其稳定性，并通过庞特里亚金极小值原理求解该模型的最优解。并对改进前、后动态罚金策略的违章抑制作用和策略成本进行数据仿真检验，仿真结果显示：改进后的动态罚金模型能够找到违章停车问题的合理演化方向，在不断降低违章概率的同时还能减少执法力度；在临界状态下，即动态罚金系数趋于稳定值、执法者保持短时间的持续执法状态，改进的动态罚金策略通过改变常用的罚款方式，即降低罚款金额实现对违章停车问题的治理(在治理违章停车的效率上，临界状态与敏感度最高状态相比，即连续执法与动态执法相比治理速度提高了1倍)；改进后的动态罚金策略较改进前的违章抑制性更强、策略成本更低、执法效力更持久、所需执法力度更低，且短时间内不会出现违章停车周期复现的情景。     

“翻番”战略下地铁工程档案资源建设研究分析

本文分析了"翻番"战略下地铁工程档案资源建设研究的背景,阐述了"翻番"战略下地铁工程档案资源建设研究的内容和意义。     

一种考虑吸引型异常事件的行人元胞自动机模型

鉴于目前行人元胞自动机仿真研究中对于吸引型异常事件情况下模型的缺失,本文提出了一种特殊的考虑吸引型异常事件的行人元胞自动机模型.当异常事件发生后,模型将行人分为漠视、驻足、围观和围观离开四种类型.漠视类型指对异常事件毫无兴趣,不受异常事件影响的行人,其动力特性与行人在正常情况下的动力特性一致;驻足类型指对异常事件较有兴趣,驻足观看的行人,其动力特性由能使行人在原地停留的驻足效用值决定;围观类型指对异常事件极有兴趣,向异常事件中心靠近围观的行人,其动力特性由围观效用决定;围观离开类型指对异常事件失去兴趣,从围观人群离开的行人,其动力特性由围观离开效用决定.仿真效果显示,该模型基本可反映行人聚集围观的表征和内部特性.     

交通基础设施投资吸引力分析

该文利用层次分析法提出了一种对交通基础设施项目社会投资的风险性及吸引力进行评估的方法。通过项目吸引力分析,有助于政府机构进行项目可行性评价,同时还可协调政府和社会投资者的风险分配。     

方格型城市多模式公交线网关键设计参数优化

城市公共交通系统包括轨道交通、快速公交BRT、地面公交等多种模式,多种模式的整合优化对于发挥公交线网整体运输效率具有重要的意义.针对方格型路网布局结构,提出理想的公交线网布局结构,将多等级公交线路与公交换乘枢纽结合,表现为主线、辅线和补充线的组织形式.该线网结构的关键设计参数包括公交主线间距、快线线路站距和交通分区大小.从出行者、运营企业和政府管理者角度出发,分别建立关键设计参数优化模型,在特定的城市交通背景条件下,利用数值试验方法对该模型进行求解,给出不同出行距离条件下关键设计参数的建议值,其结果可以为大城市多模式公交线路整合规划提供参考.     

基于神经网络的公路边坡稳定性实时判断

为了实现对非粘性土公路边坡的稳定性实时预警,采用神经网络方法建立了公路边坡稳定性安全系数Fs和变形值的关系模型,该方法克服了Fs不能实时获取的弊端,由实时测量的变形值计算出Fs,并通过Fs实现无粘性土公路边坡稳定性的实时预警,避免了传统实时预警方法中需要根据经验设定各种变形值阈值的问题.对某无粘性土公路边坡的实验研究表明,神经网络模型计算精度优于其他经验模型,且能够满足工程实时监测的需要.      

基于实时数据的快速路可靠性及其影响因素研究

首先对快速路运行状态可靠性的概念进行了界定,提出了基于交通统计的快速路可靠度的计算方法,利用北京市二环路的实测数据,对北京市二环路各路段的可靠度进行了计算.在对可靠度值及饱和度、交通需求的波动、出入口密度、辅路交通状况等实测数据分析的基础上,得出饱和度对快速路的可靠性影响最大,其相关系数R达到0.9以上,在饱和度比较高的情况下,交通需求的波动、出入口密度、辅路交通状况与快速路可靠度的相关系数R均处于0.7以上.     

路段环境交通容量模型及其求解方法

机动车排放的尾气已经成为城市空气污染的主要污染源,对路段从机动车污染物排放方面进行承载容量分析具有重要的意义。本文在对微观（路段和交叉口）环境交通容量分析的基础上,运用机动车尾气扩散箱型模式建立了路段环境交通容量计算模型;并利用正交枚举法对路段环境交通容量进行求解。该模型及其求解方法的提出可为城市规划、交通规划和交通管理决策提供参考。     

信号灯对路段行人过街的影响研究

路段过街行人与直行机动车之间的冲突不仅增加了机动车的延误,也增加了机动车-行人事故发生的风险,而安全设施的设置对行人过街特性和机动车的驾驶特性有重要的影响,对此进行研究可为道路的安全审计和安全改造提供参考。     

RBF神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用研究

本文主要介绍了径向基（RBF）神经网络在柴油机燃油系统故障诊断中的应用，并且首次将神经网络和虚拟仪器技术相结合，成功用于柴油机故障诊断中。比较了RBF和误差反传（BP）神经网络的学习速度和诊断精度。研究表明，将RBF神经网络和虚拟仪器相结合进行柴油机故障诊断具有良好的诊断效果和精度，有很好的工程应用前景。