安徽省各城市物流重要度聚类分析

通过对2001年安徽省17个省辖市与物流相关的多项指标进行的聚类分析,将其划分为4大类,从而确定区域物流枢纽城市及区域内城市物流发展阶段。然后对各类城市进行了分析,并对各类城市如何进一步发展现代物流业提出了相应的政策建议。     

核心区实施拥挤收费政策的经验借鉴和政策建议

拥挤收费政策基于"谁使用,谁付费"的原则,在国际上多个城市被使用,国内也有一些城市开展了储备研究。将拥挤收费政策分为基于区域和基于通道两种类型,较为系统地梳理了拥挤收费政策的实施案例情况,总结了拥挤收费政策的实施经验,从国内城市目前面临的情况出发,探讨了国内城市推行拥挤收费政策面临的困难,并提出了相关建议。     

广州市区域交通发展战略规划

巩固和提升区域中心地位是城市不变的目标,但是城市更应注重区域中心应该具有的责任感和使命感。通过对区域中心定位的解读,广州市确立了“共享”的区域交通发展理念。在全面分析了城市面临的机遇和挑战后,通过明确目标、分解任务和保障政策三个方面系统地阐述了广州市的区域交通发展战略规划,用以指导未来城市区域交通基础设施的规划、建设和运营。     

新政亮点照亮新能源汽车产业发展之路

历经近9个月的真空期,由四部委牵头的新能源补贴政策终于出台,工信部部长苏波近日也透露出信息,中国政府对新能源汽车的补贴总量将达40多亿元。据悉,此次新能源汽车补贴政策有不少亮点。其一,在示范城市或区域须满足的条件中,明确要求"推广应用     

快速机动化背景下的城市交通发展策略——以厦门市为例

厦门正面,盗机动化的快速发展时期,城市交通发展形势日趋恶化,正处于战略选择的重要关口。结合国内外城市交通发展经验,从土地资源、能源利用、城市发展和社会环境等角度分析．提出城市交通发展模式与策略,即必须坚持公交优先发展战略,加快城市骨干运输网络和城市交通枢纽两个系统建设,实施公交优先政策、交通需求管理政策和区域差别化交通发展政策等三项政策。     

新加坡交通需求管理的关键策略与特色

针对新加坡交通发展面临的挑战,介绍了新加坡减少汽车使用量和增加公共交通使用量的一体化交通政策,以及限制车辆拥有和管理道路使用的交通需求管理框架。重点分析了两个典型的交通需求管理策略：限制区域执照系统和公路收费系统,探讨了两个系统的目标、运作、实施效果,并将其与其他城市的公路收费系统进行对比。研究显示,以需求管理为导向的一体化交通政策有效地解决了新加坡交通拥堵问题,对新加坡的经济、环境和社会的可持续发展产生了积极影响。     

快速机动化背景下的城市交通发展策略——以厦门市为例

厦门正面临机动化的快速发展时期,城市交通发展形势日趋恶化,正处于战略选择的重要关口.结合国内外城市交通发展经验,从土地资源、能源利用、城市发展和社会环境等角度分析,提出城市交通发展模式与策略,即必须坚持公交优先发展战略,加快城市骨干运输网络和城市交通枢纽两个系统建设,实施公交优先政策、交通需求管理政策和区域差别化交通发展政策等三项政策.     

基于城市综合体分类的停车收费政策预评估

为有效评估停车收费政策在不同类型城市综合体中产生的效果差异,基于辐射范围、居民出行距离及公共交通服务水平三项特征指标,利用K-Means聚类算法将城市综合体分成市域型和区域型两类。与区域型综合体相比,市域型综合体辐射范围更广、所吸引的人群活动出行距离更长、公共交通服务水平更具竞争力。构建城市综合体居民行为选择模型,利用RP/SP融合数据标定模型参数,以消除意愿调查产生的偏差。该模型综合考虑停车收费政策和公共交通服务水平的关联性,能有效分析停车收费价格上涨幅度和公共交通服务水平改善对市域型和区域型城市综合体居民方式选择行为影响的贡献程度,为区域差别化停车收费政策制定提供参考依据。     

甘肃省交通-产业-生态高质量耦合协调分析

为促进区域交通、产业和生态的协调发展，推动区域城市的高质量发展，选取甘肃省及省内12个城市为研究对象，通过耦合度模型和耦合协调度模型探究甘肃省及其城市2010—2019年的交通、产业和生态系统耦合协调关系及时空演化特征，为区域高质量发展提供建议。结果表明：个别年份甘肃省耦合协调度出现下降，整体保持稳定增长趋势，交通、产业和生态系统的耦合协调等级较高；截至2019年，除兰州外，其余城市系统发展水平相比2010年提升较小，耦合协调程度呈良性发展，各城市耦合协调等级均达到勉强协调及以上水平；σ收敛性检验表明各城市耦合协调度的变异系数较大，耦合协调发展差距较大，未来要加强各城市的发展合作，并根据实际情况制定差异化发展政策。     

城镇密集地区交通规划技术方法探讨--以重庆地区为例

围绕重庆地区的三个区域交通规划项目,系统性地回顾和梳理了城镇密集地区交通规划理念的演变过程和规划实践。探讨了国家战略、政策法规及行政体系对规划工作的影响,总结了交通枢纽城市的内涵,归纳了不同层级城镇密集地区交通规划的要点。指出城镇密集地区交通规划作为区域协调的重要依据,深入研究经济、政策、管理机制与规划的相互关系,探寻以区域协作为核心价值的规划方法是今后研究的主要方向。     

收费公路与非收费公路统筹发展政策探讨

新时期我国公路建设发展遇到了很多新问题,建立收费公路与非收费公路统筹发展机制成为公路发展面临的新任务,其中探讨收费公路＂低标准、长期限＂政策是建立公路网统筹发展新机制的关键.从理论与现实两方面分析实施该政策的合理性与迫切性,从着眼于未来公路网发展建、管、养资金需求与供给角度剖析落实该政策的可行性,给出实施＂低标准、长期限＂的核定方法并进行粗略测算.该研究对探讨落实＂低标准、长期限＂政策具有一定的借鉴意义.     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理，本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上，利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network，ConvLSTM)，分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型，和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示，有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段，两种模型均能够有效预测泊位占有率；在政策发生变化时段，无政策模型的预测误差出现激增，但有政策模型的预测误差依然保持平稳，表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

基于情景分析法的北京市道路省际客运需求预测研究

本文介绍了研究中长期发展战略的一种先进的预测方法,即情景分析方法。并将谊方法具体应用于北京市道路省际客运需求预测实例．通过情景分析方法预测,可得出不同层面的政茕措施,从而为有关部门提供决策依据．     

客运专线实行差别定价博弈分析

为制定最优票价政策,实现票价平衡引导客流的杠杆作用,进一步提高票务收入和运营效率,采用差别定价法分析客运专线运输市场的定价问题,运用博弈论的方法进行论证,并探讨按淡季、旺季细分客运专线市场实施不同价格策略的合理性与可行性。通过分析表明,在一定条件下实施差别定价法能增加客运专线运营企业利润,均衡客流。     

基于物元法的交通政策评价方法与城市交通拥堵

近年来,交通拥堵已成为城市交通系统无法回避的问题。尾号限行作为一种政策性管理措施,能够在短期内大幅削减车辆出行,从而缓解城市道路过于拥堵的现象。但如果长期实行将会对社会经济、产业经济、居民生活产生一系列的影响。从尾号限行政策出发,分析交通政策对交通拥堵改善以及社会经济发展的作用,提出基于物元法的交通政策评价方法,为管理者制定有效的综合管理政策提供新思路。     

基于智能公交系统的公交优先发展战略研究

分析我国当前实施公交优先政策的方法和智能公共交通系统的发展情况,结合国外城市解决公交发展问题的经验,提出发展智能公共交通系统是实现我国城市公交优先政策的最佳途径。另外,讨论了我国智能公共交通系统发展的不足之处,结合实现公交优先政策中遇到的问题,对我国智能公交系统的发展与公交优先发展战略的研究提出建议。     

基于事件驱动的单跑道动态地面等待策略

为了保障飞行安全,允分利用机场容量,有效减少航班延误损失,建立了基于事件驱动的单跑道动态GHP模型.用分层次的两阶段优化算法对模型求解,结果显示,与时间驱动策略相比,事件驱动策略的总延误时间减少了19.6%;与线性规划方法相比,计算茸减少了24.3%.     

我国汽车使用节能的PEST分析

通过PEST分析法,对汽车使用节能的政策环境、经济环境、社会文化环境、技术环境进行分析,可为制定汽车使用节能措施提供有益的参考。     

Different types of monetary policy instruments and regional housing prices: A comparative study on the influences of regulation in China

Using system clustering method to group China’s provinces into 3 new groups according to their housing prices, then establishing a state-space model and applying the Kalman filter calculation, we made a comparative analysis of the influences of different types of monetary policy instruments towards different regional housing prices. The empirical results show that both the quantitative instruments represented by M2 and the pricing instruments represented by real interest rate have increasing influences on different regional housing prices, but the former influence is much stronger than the latter. The influential differences of quantitative instruments to regional housing prices are much greater. It means the higher the regional housing price is, the greater the influence is. Therefore, the central bank shall optimize the combination of monetary policy instruments according to the above characteristics of different types of monetary policy instruments in order to acquire the regulatory target of real estate market.