基于FCD的旅行时间估计算法研究

根据FCD(Floating Car Data浮动车数据)的特点建立基于FCD旅行时间估计的Kalman滤波模型以及BP神经网络模型,运用上述两种模型进行路段旅行时间短时预测,路段平均旅行时间为输入变量,输出预测路段的旅行时间,并用实测数据进行分析验证.结果表明,针对路段短时旅行时间估计,Kalman滤波模型方法的预测精度要优于BP神经网络方法.     

论旅行人类学

本文旨在消除学界对旅行的消费主义误读,从人类学的视角重新审视旅行的本体意义。作为一种地理的空间位移行为,旅行伴随着人类社会发展的始终,从远古时代非洲智人的群体迁徙一直延续到当代的跨国流动。人类学意义上的旅行,不仅涵盖族群迁徙、地理探险、军事远征、商贾贸易、外事交往等各种空间位移行为,而且指涉人类在从事这些行为时的各种思想交锋和碰撞,由此体现出人类的现代性进程。因此,古典人类学认为,人类的核心进程就是旅行,对旅行的忘却就是人类自身的失忆。     

旅客旅行时间价值在航空票价中的应用

在考虑影响旅客出行选择行为的各种因素时,旅客旅行时间价值是十分重要的因素.提出旅客旅行时间的完整性概念.基于旅客对旅行时间价值不同评价,运用经济学理论对航空公司实行多级票价分析,得出多级票价能够使航空公司和消费者实现双赢,同时对价格歧视失效进行分析.在此基础上,从旅客旅行时间的完整性解释廉价航空以及机舱满员不但不能增大...     

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了解路段旅行时间随交通状况变化特性对利用探测车等新式交通检测技术估计交通状态非常重要.基于交通微观仿真模型,分析了路段旅行时间随交通状况的变化特性,验证了平均路段旅行时间是否能够采集通畅、拥挤到堵塞这三个状态,以及是否能细分这三个交通状态.结果表明：（1）平均路段旅行时间能够判断上述三个状态;（2）在拥挤阶段,随着交通状态恶化,平均路段旅行时间逐步增加,因此能够细分拥挤状态为多个子状态,但由于在通畅阶段,即便流量增加,平均路段旅行时间基本不变,因此无法细分通畅状态,细分通畅状态需要流量信息;（3）路段旅行时间在拥挤状态时处于双峰分布,难以用少量的探测车提供的数据可靠地估计平均路段旅行时间.     

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利用北京市道路交叉口的车牌识别数据,应用假设检验的方法研究城市快速路及主干道的旅行时间及其可靠性的分布与估计方法.首先使用四分位数据筛选法对原始数据进行了筛选,获得分析所用数据集.其次对旅行时间的分布进行了研究,提出了与旅行时间有关的分布假设并进行了相应的检验分析,随后研究了旅行时间分布与路段道路运行状况的关系.基于对北京市的数据分析可以看出,道路拥堵时旅行时间分布多接近Weibull分布,通畅时接近对数正态分布.最后,本文进一步探讨直接利用正态分布进行数据拟合以及参数估计的可行性.案例分析显示,使用正态分布估计旅行时间平均值误差较小,但对旅行时间可靠性的估计则误差较大.     

“大屁股”的诱惑 梅赛德斯-奔驰C级旅行轿车

在我的印象中,国内最早打造旅行轿车概念的车型是桑塔纳,人们习惯称之为"大屁股"。旅行轿车在欧洲国家备受推崇,但在国人眼中仍然是个较为陌生的事物。作为首个正式将旅行轿车引进国内市场的豪华车品牌,梅赛德斯-奔驰C级旅行轿车开创了兼顾日常驾驶和假期长途旅行的全新细分市场。     

梅赛德斯-奔驰C级旅行轿车 “大屁股”的诱惑

在我的印象中，国内最早打造旅行轿车概念的车型是桑塔纳，人们习惯称之为“大屁股”。旅行轿车在欧洲国家备受推崇，但在国人眼中仍然是个较为陌生的事物。作为首个正式将旅行轿车引进国内市场的豪华车品牌，梅赛德斯-奔驰C级旅行轿车开创了兼顾日常驾驶和假期长途旅行的全新细分市场。     

E同去旅行：2010梅赛德斯-奔驰E-Class旅行版

全新的2010梅赛德斯-奔驰E-Class旅行版将同它的轿车和Coupe兄弟一样,将以全新的面貌亮相,奔驰为其带来更长更宽的车身。内饰方面,旅行版车型将会沿用其轿车版兄弟的大部分内饰设计,不同之处将是旅行版特有的可折叠放平的后座,以及宽敞的后部行李空间。     

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已有旅行时间预测方法多是针对高速公路、城市快速路和主干道路的路段,而针对城市一般道路,及路径旅行时间预测的研究则相对不足.本文提出一种基于案例的旅行时间预测算法.算法的基本原理为,在轨迹数据建模的基础上,建立动态更新的、包含多个属性的历史旅行样本数据库,然后根据出行时间及环境信息从案例库查找匹配案例,其结果经过一定修正用于预测路径旅行时间.与基于路段的旅行时间预测方法相比,该算法具有较强的鲁棒性和可移植性,受空间路网和数据样本量的影响较弱;并且在相同数据样本量和路网空间覆盖率的情况下,该算法预测精度高于对比算法.     

车辆随机路径选择的GERT算法

旅行费用与时间是人们出行选择路径时考虑的重要因素．本文讨论了车辆随机路径旅行费用与距离、时间之间的函数关系,在假定旅行费用与距离、时间正相关的条件下,依据矩母函数和Mason公式,给出车辆随机路径选择的GERT算法,并通过一个应用实例,表明了该算法的有效性。     

求解旅行商问题的一种新方法

目前关于旅行商问题的启发式算法主要分为两类:环路构造算法和环路改进算法.通过对两类近似算法的深入研究,提出了一种新的方法――简化模型法来求解旅行商问题.该方法通过排序和选择操作得到原网络图的简化模型,对简化模型中的路径进行重构得到旅行商问题的解.通过测试TSPLIB中的实例,表明用简化模型法求解旅行商问题解的质量高、收敛快,时耗小,该算法是实用的.     

基于GPS的路段旅行时间和速度估计算法研究

GPS已经广泛应用于交通领域。本文探讨了利用GPS车辆定位信息,进行路段旅行时间和路段平均速度估计的相关算法。重点讨论了在GPS返回数据的不同情况下,进行旅行时间的推算,以及平均速度的估计。通过路上试验,说明该算法能够得到路段合理的旅行时间和平均速度,能够描述路网的运行状态。     

山区铁路上下行不同速度的匹配方案研究

随着我国西部地区经济的不断发展,西部山区铁路产生了运输能力无法满足国民经济发展需要等一系列的问题,需要加强山区铁路基础设施建设。根据在山区铁路的新线建设中往往会出现新旧线速度目标值不同的问题,本文提出了基于中国客运运价规则和旅客旅行舒适度等的广义旅行成本确定方法。结合旅客旅行支付的成本与旅客对旅行的满意度间关系,提出了以旅客广义旅行成本进行旅客满意度评价的方法,并构建了基于该方法的旅客满意度函数,用来分析山区铁路上下行速度目标值不同给旅客运输带来的影响,并结合南昆线研究了新旧线使用不同速度目标值的可行性并提出了可采用的速度目标值匹配方案。     

城市轨道交通网络OD间路径旅行时间可靠性研究

在大规模复杂城市轨道交通网络条件下,同一OD间不同路径旅行时间的可靠性差异加大,进而对乘客出行选择产生影响。将乘客一次出行的路径旅行时间划分为走行时间(包括进站、换乘和出站走行时间)、候车时间(包括起始站和换乘站的候车时间)和乘车时间,运用概率密度函数对各分段时间进行定量解析与拟合。界定OD间路径旅行时间可靠性的内涵,提出以标准差和缓冲指数作为可靠性评价指标并给出计算方法。以北京地铁网络为例进行计算与分析,证明了评价指标能够较好地反映OD间路径旅行时间可靠性,并从实证角度说明了城市轨道交通系统在平峰时段具有较高的可靠性。由于高峰时段列车运行延误与乘客走行差异是影响OD间路径旅行时间的重要因素,以上海地铁网络中某一OD为研究实例,结果表明高峰时段不同路径旅行时间可靠性对乘客实际出行路径选择产生影响。     

老树发新枝：Mazda6旅行版

新款马自达6轿车版将于2012年年底塑放欧洲市场，而此次首发的马自达6旅行版将将首先在日本上市，此前老款马自达6的WAGON旅行版曾短暂在华国产销售，但很快退市，此次新一代马自达6旅行版暂无引进中国的计划。     

国际旅行的通用证件——电子护照

随着我国人民生活水平的日益提高,出国旅游人数亦日益增多。现特介绍一款国际旅行的通用证件——电子护照。一、何谓电子护照简单地说,电子护照是在传统护照中嵌入电子芯片,并在芯片中存储持照人基本资料和生物特征信息的新型旅行证件。由于采用先进的数字加密技术及印刷防伪技术,其防伪性较传统护照大幅度提升,将为国际旅行     

在德国问路

像我这样的旅行，虽然听得懂几句外语，但在国外旅行最怕的仍然是迷路。在巴黎还好办，反正有塞纳河，沿着它总不会迷失方向。德国就不一样了，那是一个人少车多的国家，路是旅行的重要内容。     

求解TSP问题的Flexsim仿真方法研究

TSP问题是一类典型的组合优化问题,一般智能优化算法存在求解难度大、陷入局部解的问题。针对这些问题,提出了用Flexsim仿真软件求解此问题的方法,以旅行路线总距离最短为优化目标,建立了Flexsim仿真模型,并进行仿真运算,确定了最优旅行方案。通过对仿真结果进行分析,证明了此方法的有效性,较好地解决了旅行路径规划问题。     

高速铁路既有停站方案优化模型

分析了高速铁路停站方案对列车牵引能耗和旅行时间的影响,总结了列车牵引能耗的测算方法.将列车开行班次和停站方案转化为停站次数,并引进机械效率,改进了基于运动做功的列车牵引能耗的测算方法.以最小列车牵引能耗和最短旅行时间为优化目标,以既有的运输供给为约束,建立了既有停站方案的优化模型,并以沪杭高速铁路为例验证了模型的有效性.研究结果表明:最小列车牵引能耗的停站方案偏向于开行直达列车,单班列车的停站次数减少,中间站停站次数最多为3次,虽然旅行时间比既有方案增大14 min,但牵引电力每天下降559 kW·h;在最短列车旅行时间的停站方案中,直达列车班次为0,中间站停站1次的列车的开行班次达到了总班次的74.4％,旅行时间比既有方案降低12 min,但牵引电力每天增大3 299 kW·h;最小列车牵引能耗和最短旅行时间的同时优化结果对既有停站方案的改善效果不明显.     

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城市道路旅行时间是城市交通系统的重要表征参数.基于利用车牌识别系统所检测到的高样本率的车牌数据进行匹配获得信号控制路段的旅行时间数据,本文应用高斯混合模型研究了城市道路旅行时间分布的估计方法,对比了高斯混合模型与正态分布、对数正态分布、Weibull分布模型的差异,并在此基础上分析了高斯混合模型中密集峰的数量对拟合结果的影响.结果表明,针对本文应用的数据,城市信号控制路段的旅行时间可以用高斯混合模型进行良好的表征,恰当的密集峰值往往是2个或3个,更多的密集峰值数量并无实质性影响.研究结果可以为城市信号控制道路旅行时间可靠性等的进一步分析提供良好的支撑.