运输企业联盟合作伙伴选择的三阶段模型

基于运输企业联盟合作伙伴选择的三个阶段,采用层次分析法(ANP)、数据包络分析(DEA)和0-1整数规划法的三阶段模型结合实际算例对由公路、铁路和海上运输三种主体运输方式企业组成的联盟合作伙伴选择进行了研究。先用ANP法和DEA法从备选合作伙伴中选出每种主体运输方式企业中相对效率较高的企业,然后将选出的相对有效的各主体运输方式企业组合在一起,以实际花销的费用和时间与最小值偏差最小为目标,用0-1整数规划法选出一组最佳组合,组成运输企业联盟。研究方法对运输企业联盟的建立具有技术上的借鉴价值。     

多式联运联盟合作伙伴选择

多式联运的高度复杂性决定了多主体集成特征,合作伙伴选择是多式联运经营人构建联盟过程中的重要内容。从战略维度、业务运营维度2个方面分析承运人选择的影响因素,进而构建包括13个指标的多式联运联盟合作伙伴选择评价指标体系。采用熵值法和层次分析法组合设置指标权重,建立具有模糊特征的灰色关联度评价模型。以吉林省某公司的长春—佛山线路的商品车集装箱公水联运为例,从长春到大连的公路运输中有4家物流企业作为潜在备选分承运人,通过语气算子与模糊标度、相对隶属度间的对应关系以及实地调研取得指标的基础数据,根据决策向量,4个多式联运承运人选择顺序为丙、乙、甲、丁。该计算结果与4个多式联运联盟潜在承运人的发展实际一致,验证了基于组合赋权的承运人灰色关联评价模型具有科学性、实用性和可操作性,为多式联运经营人选择承运人形成联盟提供了科学的比选方法。     

广东省智能交通产业联盟的构建与管理

产业联盟是解决智能交通产业发展共性问题的有效途径.在阐述产业联盟内涵的基础上,分析了广东省智能交通产业联盟构建的动力机制,探讨了广东省智能交通产业联盟构建的步骤,并提出了政府在产业联盟构建与运行中的管理对策.     

住房和城乡建设部出台暂行办法规范城市轨道交通建设工程验收管理

为规范城市轨道交通建设工程验收工作,提高城市轨道交通建设工程质量安全水平,住房和城乡建设部近日出台《城市轨道交通建设工程验收管理暂行办法》（以下简称《办法》）。《办法》自颁布之日起施行,适用于新建、扩建、改建城市轨道交通建设工程的验收活动及其监督管理。 城市轨道交通是指采用专用轨道导向运行的城市公共客运交通系统,包括地铁、轻轨、单轨、磁浮、自动导向轨道等系统。     

居民全日出行方式选择动态模型研究

为改进现有交通方式选择模型,提高交通方式预测模型精度,基于出行链建立了居民全日出行方式选择动态模型。从居民出行方式选择机理分析入手,确立出行方式选择动态影响因素,在多项Logit模型（MNL模型）的基础上建立了方式选择动态模型。模型中增加了2类动态影响因素,即先前出行方式选择结果对后面出行方式选择的影响和主链的出行方式选择结果对子链出行方式选择的影响。最后以安徽省淮北市为例对模型进行了实例分析。结果表明：所建立的动态模型的优度比和预测准确率较基于单次出行效用的MNL模型有较大提高,变量在模型中的意义符合中国国情,模型可服务于城市交通规划和交通政策制定。     

基于最短路径搜索的动态随机交通分配

提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配．随后的算例证实了该模型的可行性。     

湖南省交通建设工程质量监督试验检测中心

湖南省交通建设工程质量监督试验检测中心是通过湖南省质量技术监督局计量认证合格的交通建设质量监督法定检测单位，具有交通部公路工程综合甲级试验检测资质和湖南省司法厅授权的司法鉴定资格，主要承担交通建设工程结构安全的技术评价，公路、桥梁工程质量检测，工程材料试验检测及汽车检测等业务，参与本省交通建设工程重大质量事故的处理、质量争议仲裁和司法鉴定。     

交通信息影响下的动态路径选择模型研究

考虑交通信息对出行者选择出行路径的动态影响,建立一种动态路径选择模型。将不同类型的出行者对路段（路径）运行时间的预测看作不同的随机过程,通过对出行路径上节点的到达时间取期望值,利用一阶近似表达式,研究交通信息对出行者的出行路径选择行为的影响。     

基于模糊综合评判的道路交通状态分析模型

结合交通流本身的特点,选择对交通状态变化反应灵敏,容易获取,且准确率较高的参数作为判别道路交通状态的指标。综合考虑各种情况,选取交叉口进口道最大相位饱和度、进口道平均最大排队长度比和路段平均车速为特征参数,设计了一种基于模糊综合评判的道路交通状态分析模型,并用VISSM4.20对以上方法进行了模拟验证。试验结果表明,单个的特征参数得到的交通状态判别结果波动性较大,准确性不足。通过将其进行模糊综合评判后,判别结果有了较好的稳定性和准确度,所提出的算法能够提高交通状态实时判别的效果。     

基于蚁群算法的自适应路径导航算法

针对时常发生和不断加剧的交通拥挤、堵塞等情况,研究一种动态的、自适应的导航算法,以达到对车辆进行合理有效的路径导航和路径规划的目的.这一算法是在蚁群算法的基础之上,辅以多因素综合评判的方式,改进蚁群算法的评判标准,构建动态导航模型.以该导航模型为基础,通过仿真实验进行求解,仿真实验中将路径宽度、通行时延等随机因素考虑在内并进行综合权衡,使得动态导航的结果具有现实中的指导意义.数据实例表明,该导航算法是可行的、有效的,具有良好的导航效果,可为实际的导航系统提供有力地决策支持.