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1.
2.
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.  相似文献   
3.
“十四五”期间,国家发改委将进一步细化城市轨道交通审批条件,不受理不具备条件的城市和一般地级市的首轮建设规划;同时规定开通运营三年后客流不达标的,不能上报新一轮建设规划。另外,原则上低运量轨道交通项目工程费用和车辆购置费,不得超过1亿元/公里,初期客流强度不得低于0.1万人次/公里日。  相似文献   
4.
城市常规公交系统建设是贯彻公交优先、促进高质量发展的关键。本文从分析大连市常规公交发展现状和面临问题入手,结合城市交通发展趋势,提出常规公交发展目标,在此基础上探讨了新时期常规公交规划要从公交网络、规划目标、服务模式、技术方法等四方面转变思路,强化两网融合和以人为本的思想,增强常规公交的吸引力,促进城市高质量发展。  相似文献   
5.
近年来,淮安市城市公共交通有限公司(以下简称淮安公交)以打造“幸福公交”品牌为主导,通过创新发展理念、创新安全管理、创新活动载体、创新制度体系“四轮驱动”,努力构建淮安公交治理新模式,让“生活品质高,出门有公交”在淮安市逐步成为现实。近日,本刊(以下记作“城市公共交通”)专访了淮安市城市公共交通有限公司党委书记、董事长庄德军。  相似文献   
6.
7.
郭继孚  马毅林  刘雪杰  刘婧 《城市交通》2021,19(4):19-26,40
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.  相似文献   
8.
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。   相似文献   
9.
已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先,将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内,说明该分类方法具有可行性。  相似文献   
10.
在城市轨道交通物理拓扑层、设施能力层与客流分布层网络模型基础上,构建了多属性网络.阐述了网络拥堵易发点的网络拓扑、网络运输能力及网络客流等特征指标,并采用基于AHP-熵权法的组合权重法对拥堵易发点进行拥堵风险的辨识和评估,探究了网络拓扑结构、运输能力和客流需求之间的关联性.在北京轨道交通的实例中,识别的拥堵易发点多为衔接郊区线与市区线的换乘站.这验证了识别和评价方法的有效性和实用性.  相似文献   
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