基于出行阻抗的城市地铁网络客流分布计算

为提高城市地铁网络客流分布预测的准确性,结合乘车阻抗、进站候车阻抗和换乘阻抗等出行阻抗建立综合出行阻抗函数,基于阻抗函数对有效路径集进行搜索与筛选,建立基于综合出行阻抗的多路径客流分布计算模型,并设立换乘惩罚系数对不同路径的客流分配进行合理修正.以深圳地铁新开通的11号线为契机,结合地铁1号线、2号线、3号线、5号线分析网络客流分布的变化.结果 表明:新开通的11号线使各线路中的换乘客流有不同程度的增大,增加了乘客出行的可选路径,且11号线车站附近形成新的人口及岗位聚集圈,进一步增加了11号线自身的客流,使得线网客运总量增加,与实际运营中的客流特征相符,验证了所建模型的有效性和适用性.     

2022年8月全国港口吞吐量运行综述

8月,受疫情反弹、极端天气、需求不旺等因素影响,货物、集装箱吞吐量增速有所回落。受去年同期低基数影响,旅客吞吐量较快增长,但与疫情前同期相比仍处于低位。一、货物吞吐量8月,全国港口完成货物吞吐量13.2亿t,同比下降1.8%,其中:沿海港口完成8.5亿t、下降0.7%,内河港口完成4.7亿t、下降3.8%;完成外贸货物吞吐量3.8亿t、下降6.1%,完成内贸货物吞吐量9.4亿t、增长0.04%。     

智能推荐系统在铁路客运延伸服务中应用研究

对互联网推荐系统模式进行分析，结合餐饮、酒店、旅游、定制服务等铁路客运延伸服务的应用场景，研究推荐系统在铁路客运延伸服务中的应用。通过对旅客浏览购买服务产品的行为记录进行数据分析，构建一套针对延伸服务的智能搜索与个性化推荐系统，实现服务产品的精准推送，不仅能够有效提高用户体验，提升铁路的服务质量，同时能够扩大客运营收，使铁路利润率达到最大化，提高行业竞争力，促进铁路客运服务和资产经营的转型升级。应用结果表明:智能推荐系统在铁路客运延伸服务中具有很好的应用前景。     

高铁发展对综合客运结构变动的影响

近10年来,我国高速铁路快速发展,正在深刻地改变着出行方式,高铁正在成为大众出行的首选。本文从高铁发展对综合客运结构影响的角度入手,依据参加交通运输部专题调研获取的数据,深入分析了高铁对公路营业性客运、民航客运的影响。研究表明,高铁对并行公路客运班线带来了巨大冲击,很多线路出现停运;对并行的中短距离(1000km以内)民航客运影响较大,部分航线也出现了停运,但对长距离(1000km以上)民航客运影响相对有限,民航在长距离出行领域仍具备较大优势。最后,提出了3条措施建议,以便为各级交通运输主管部门决策提供参考。     

大型体育赛事交通战略研究

大型体育赛事对城市客运交通和物流保障等方面带来巨大挑战,迫切需要城市政府制定相关交通战略.基于大型体育赛事交通需求构成和特征分析,从短时高强度客流、高品质交通保障能力、绿色交通等方面研讨赛事给城市交通带来的挑战.为应对这些挑战,需要从城市和赛事两方面制定对应战略.城市层面,需要着眼于长远发展目标,以赛事为契机推动空间结构调整、基础设施建设和交通结构优化.赛事层面,在考虑协调性、系统性、优先性和公平性的前提下,采取保障赛事优先、公交优先、绿色低碳和科技办赛的战略.提出举办城市应因地制宜制定赛事交通战略目标,在为赛事提供高品质交通服务的同时,实现城市交通战略和绿色可持续发展.     

基于XGBoost的短时出租车速度预测模型

准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提，有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象，研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集，构造滑动时间窗口，以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量，以出租车当前时间的移动速度为输出变量，采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化，得到模型最优参数组合，并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析，将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差（MAE）为9.841，均方根误差（RMSE）为12.711，均低于非参数回归模型和神经网络模型，提高了出租车速度的预测精度；由于出租车速度序列缺乏规律性，调整后的R₂（R₂ _adjusted）为0.592，且相较于其他2个模型，XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果，避免了过拟合造成的预测精度下降。      

云南省民航客运发展预测

民航运输是云南省在进行综合交通运输建设的重点之一,也是该省在未来"十四五"(2021-2025年)和"十五五"(2026-2030年)规划期间的研究热点。本文以云南省为研究范围,以省内民航客运为研究对象,选取省内主要的社会经济因素为影响因子,运用主成分分析法(PCA)、反向传播神经网络算法(BP神经网络算法)和回归分析法,构建了省内民航客运的预测模型,得出省内各主要机场在"十四五"末和"十五五"末的预计旅客吞吐量,对省政府在进行机场改扩建上有一定的指导意义。