基于运量的国民经济效益网络计算法

通过对现行国民经济效益计算方法的研究．运用交通分配理论论证了现行计算方法中运量分析存在的问题。依据交通分配理论和消费者剩余理论，将交通建设项目吸引区内整个路网作为研究对象，建立了基于运量的国民经济效益网络计算法。实例计算表明该方法的有效性。     

运量预测的网络数学模型

交通运输网络中,货主选择运输方式和运输径路的一个重要原则是;货物全程运输费用与在途货物流动资金占用时间的价值之和最小,根据这一原则,该预测模型运用网络规划的理论和算法求解综合运输网络的最小费用最大流,并最终确定网络中每条运输径路上的预测运量,该运算预测模型不仅可以用来对运输网络中既有运输径路进行运量则且还可用来对设计运输径路进行运量预测。当有若干个运输径路方案待比选时,对每条待选运输径路进行运量预     

基于人工神经网络的交通运量预测

采用三层结构的反向传播网络对全国公路客运量进行预测的结果表明,用神经网络预测交通运量比采用其他预测方法更加准确。     

基于BP神经网络的运量预测模型优化研究

在传统多种单项预测模型与组合预测方法的基础上,利用BP神经网络技术的非线性映射能力,在多个预测模型与实际数列之间建立一种非线性关系,对运量预测结果进行优化,以达到提高预测精度的目的.通过实例分析,表明这种经过BP神经网络优化后的预测模型,可一定程度上克服传统单个预测模型的部分局限性,提高预测精度,用于运量预测是可行的.     

基于用户的综合交通运输体系及网络平衡研究

基于综合交通运输体系的特点,从用户出行需求的角度出发对综合交通运输体系进行了体系的界定和网络定义分析,根据层次分析法提出了基于用户出行需求的方式吸引函数。建立了实现综合变通运输体系网络交通分配模型,并对交通量分配作了流程分析。从理论上实现了综合交通运输体系的交通流量分配平衡。     

基于模型组合的铁路集装箱运量预测

根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

基于客流集散网络的城市轨道交通瓶颈识别方法研究

为科学客观地识别大型城市轨道交通网络瓶颈,提高网络化运营和服务管理水平,本文从轨道交通网络层出发综合考虑车站与区间能力关系,研究系统内部断面客流量和车站实际客流集散量的关系,从网络系统内部与外界客流集散关系角度,建立了基于集散网络的城市轨道交通瓶颈识别模型。以成都轨道交通网络为例进行分析,验证了该瓶颈识别方法的有效性和实用性。案例结果表明模型方法可对大型实际客流集散网络的瓶颈进行有效识别,瓶颈车站主要集中于1号线南部,最拥堵车站为火车南站(13号车站)。与既有方法相比,本文方法能从车站角度客观量化网络系统实际运营拥堵情况。     

基于网络的运输通道客运流量分配模型

根据各运输方式的经济技术特征,构建了运输通道的时空运营网络来表示各运输方式的竞争性．认为旅客的时间价值(VOT)分布的概率密度函数服从对数正态分布,旅客的广义出行费用取票价和时间两个参数,运用城市交通分配网络均衡思想,提出基于网络的区域运输通道多交通模式客流分配模型,建立了用户最优和系统最优两个目标函数,并给出了模型的求解方法．用一数值示例验证了模型的有效,分析了模型对政府和运输经营企业决策的指导意义．     

基于广义费用的多用户公路网平衡配流模型

为了准确进行公路网交通需求预测, 分析了影响出行方式选择和路径选择的广义费用的影响因素, 给出了广义费用的组成部分和函数形式, 探讨了多类型车辆换算模型的形式和参数标定方法。借鉴城市混合交通流量分配的研究成果, 运用变分不等式的理论和方法, 建立了基于广义费用的多用户公路网平衡配流模型, 借助交通规划软件Emme设计了模型的求解算法, 并利用温州市相关数据进行模型中的部分参数标定和实证研究。分析结果表明: 该模型进行交通分配的结果明显优于分步加载方法, 在路段饱和度较高时比客货分步加载的方法更加可靠。     

浅析综合运输分析在公路建设项目交通量预测中的应用

公路、铁路、水运等运输方式共同构成区域综合运输体系,科学客观分析通道内的运输需求总量和运输方式以及各种运输方式之间的竞争协作关系是准确预测公路建设项目交通量的必要前提。以桓仁（辽吉界）至丹东（古城子）高速公路为例,探讨应用综合运输分析进行公路交通建设项目交通量预测的思路和方法,为公路建设项目的交通量预测提供可靠的支持。     

基于分段学习的BP神经网络的交通流量预测

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳方案,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。本文采用改进型BP神经网络建立起交通流的时间序列模型,该模型可用于短期内道路交通流量的预测。     

2011年辽宁省普通公路省道交通量分析评估

根据辽宁省2011年普通公路省道交通量统计数据,对省道交通量变化趋势、交通量分布、交通量组成、拥挤度及服务水平进行评估分析,以反映目前我省省道使用效果。     

基于BP神经网络的旅游交通安全评价分析研究

阐述了BP神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法，通过实例对旅癖交通安全进行研究。选择合适的学习样本及参数进行训练，并获得较好的评价结果。为游客的旅游安全及相关部门的管理者提供了理论依据。     

城市交通综合改善项目经济效益分析方法研究

通过分析综合交通改善的特点,抽象分析各子项目的影响范围,提出现有测算方法存在重复计算的问题。然后,分析各子项目经济效益产生机理和测算指标及其特点,得到对各子项目的经济效益测算是针对几种受益主体进行分析的结论,提出对客车、公交车、自行车、行人和管理单位等受益主体进行综合经济效益分析的方法。     

水运网络构画与城市经济空间传统布局思想研究

水资源条件是影响经济空间和经济区位的重要因素,经济空间概念涉及居住形态和经济发展的区位问题,区位理论是关于人类经济活动的空间分布及空间相互关系的学说,对全国范围的水路运输网络系统的整体构想是古代水运网络思想的重要内容,水路网络的延伸与畅达在一定程度上影响着古代城市经济空间的布局特征。     

城市路网交通状态分析方法研究

城市路网交通状态分析是智能交通系统中具有理论和实际应用双重性的基础问题,是涉及多尺度、多变量、高度随机和时变的复杂系统分析问题。其难点在于如何建立交通路网模型、如何定义交通状态变量和如何分析路网交通状态。本文对这些问题进行了研究,从中观角度把交通路口参数归入到路段参数,从路段的角度再定义新的路段交通状态系数,并建立用于交通状态分析的路网交通模型。提出了基于可达矩阵的路口分层方法,使用该方法能够得出在不同路段拥挤程度之下的路口层次,得出路口可达性、路段连通性以及整体路网交通状态的判别结果,可以找出路网中关键路口、关键路段,可以得到交通状态的演变方式, 进而为研究交通拥堵形成机理奠定基础。这种分析方法可以直接应用于交通状态分析中,对交通诱导、旅行信息发布也有重要价值。     

基于环境的道路交通安全分析

介绍了道路交通安全环境的涵义,分析了道路交通安全环境中的软环境和硬环境,提出了改善我国道路交通安全环境的相关措施。     

空管班组的建设和优化分析

提高人力资源的利用率及工作效率是空管班组资源管理的最终目的。通过分析目前我国空中交通管理系统中空管班组现状,提出合理的空管班组建设原则,并论述具体的实施方法。