机动车混合交通占有率-流量模型研究

在交通流基本参数模型中,密度参数难以直接获取,占有率-流量模型具有较强的实用价值。提出占有率分析单元概念,分析混合交通不同跟车组合下,大型车辆混入对分析单元中占有率参数的影响机理,综合分析单元出现概率,得出在占有率-流量模型中,原始占有率难以反映出大型车辆对交通流影响效应的结论,随后基于车头时距和大车率修正原始占有率,最终建立了机动车混合交通情况下的占有率-流量模型,并用北京快速路实测数据对模型进行了检验,证明占有率修正之后,占有率-流量模型更加精确。此模型等式两边都考虑了大型车辆的影响效应,具有更好的实际物理意义。     

非港湾式公交停车影响下的交通流元胞自动机模型

文章以包含非港湾式公交停靠站的城市单向双车道路段为研究对象,在分析其相关交通特性的基础上,对路段元胞自动机模型做出改进,建立反映真实交通流的元胞自动机模型,通过模型可以得出公交车道路占有率与路段交通流量和车辆平均速度的关系.     

不同信息下的逐日路径选择行为实验与模型

为研究先进出行者信息系统(ATIS)对出行者逐日路径选择行为的影响，本文基于 Braess路网设计5组具有不同ATIS市场占有率(0、25%、50%、75%、100%)的行为实验.结果表明：3条路径的流量及新增路径保持选择的次数持续波动，随着ATIS市场占有率增大，路网平均行程时间趋于用户均衡，新增路径保持选择的次数呈现增长趋势，且被试对新增路径的选择性偏好增强，Braess悖论的效果也更明显.基于5组实验数据，分别建立普通Logit模型和基于面板数据的随机效应Logit模型刻画路径选择行为.结果表明：当ATIS市场占有率为0时，最佳模型为普通Logit模型；当ATIS市场占有率增大甚至达到100%时，最佳模型均为随机效应Logit模型；未配备ATIS的出行者的个体差异性比配备ATIS的小.     

不同信息下的逐日路径选择行为实验与模型

为研究先进出行者信息系统(ATIS)对出行者逐日路径选择行为的影响,本文基于 Braess路网设计5组具有不同ATIS市场占有率(0、25%、50%、75%、100%)的行为实验.结果表明：3条路径的流量及新增路径保持选择的次数持续波动,随着ATIS市场占有率增大,路网平均行程时间趋于用户均衡,新增路径保持选择的次数呈现增长趋势,且被试对新增路径的选择性偏好增强,Braess悖论的效果也更明显.基于5组实验数据,分别建立普通Logit模型和基于面板数据的随机效应Logit模型刻画路径选择行为.结果表明：当ATIS市场占有率为0时,最佳模型为普通Logit模型;当ATIS市场占有率增大甚至达到100%时,最佳模型均为随机效应Logit模型;未配备ATIS的出行者的个体差异性比配备ATIS的小.     

拒绝傻等——帮你掌握汽车降价的潜规律

降价无疑是在国内最好用的促销手段之一,但这剂“猛药”用多了也有副作用——造就了中国特有的汽车“待购”族。原因很简单,谁也不希望自己刚买的车就不断大幅降价。这种抢市场、抢占有率阶段的降价是不规律的,但并非无迹可寻,汽车降价依然有着内在的潜规律。让你掌握这些潜规律,正是我们要做的。     

交通事故侦测中占有率的改进灰色预测

在交通事故侦测的统计预测算法中引入灰色理论的实践证明，灰色预测是占有率短期预测的可行方法，同时二重估计改进的预测方法可合理地提高交通事故预测的准确性。     

基于离散分布的智能停车诱导系统中空余泊位数的预测研究

本文根据城市公共停车场泊位占有率在时间上表现出的周期性及其随时间的变化趋势,不考虑其由于受各种随机因素影响所表现出的不确定性,将车辆进出停车场的行为看成可描述事件。利用离散分布模型描述行为进行,建立数学模型,表达经过某段时间后停车场的空余停泊位数。最后通过算例计算验证模型的可行性,可用于停车诱导屏的泊位预测。     

城市交通流路段行程时间预测模型

建立较为精确的城市交通流路段行程时间预测模型是建立诱导系统的关键,本文所建的预测模型充分考虑了交通延误变化的灵敏性,将汽车在路段上的运行时间分为两部分,分别预测,经过实测数据检验,该模型具有很好的效果。     

铁路公交化对客流吸引的影响分析

通过分析公交化铁路系统内外部因素,收集历史数据进行参数拟合,并运用旅客出行效用理论建立模型,对普通铁路与公路、公交化铁路与公路城际客运市场占有情况进行分析。分析表明,公路运输在出行距离在300 km以内时具有较高吸引力,800 km以上时吸引力较弱,运输距离为800 km时市场占有率为17．4％;普通铁路运输在中长途运输时占有优势,出行距离为600 km以上时,优势较为明显;公交化铁路中短途客流吸引力较普通铁路和公路强,出行距离在600 km以内时具备绝对吸引力;铁路公交化发展会在很大程度上改变客流分配格局。     

将HOV优先引入我国城市交通规划的管理

HOV(High Occupancy Vehicle)即“高占有率车辆”，指载客数多的车辆。不少发达国家如美国、加拿大等国为实现更高效、更经济的客流运输，减少道路交通拥挤程度，保护环境质量，节约资源，往往为HOV车辆规划有专门的车道供其行驶。可使用HOV车道的车辆包括：公共汽车、乘坐2人(或3人)以上的小客车、乘坐2人(或3人)以上的货车以及处理紧急事件的车辆。有时为将公交车与HOV其它类型的车辆区分开来，也将公共汽车与HOV分开。考虑到部分HOV车道利用率较低，有些城市如美国加州圣地亚哥，桔郡及德州休斯顿地区等将其改为HOT(Htgh Occupancy Toll Lane)车道，即HOV可以无偿使用，而其它车辆需交纳少量的费用后才可以使用的车道。由于HOV车道或HOV标示牌上都有“钻石”标记，人们往往也将HOV车道称为“钻石”车道。     

论勘测设计市场的竞争

勘测设计单位的综合生存能力最终体现在对市场的占有率上，也就是对市场的竞争力上，谁先占领、保持并不断地开拓市场，谁就获得生存空间，否则将被淘汰。     

红灯延时制式的高速路入口匝道模糊控制方法研究

把城市交叉口的模糊控制方法应用于高速公路匝道控制,提出了用红灯延时来进行周期调节,根据下游占有率的变化来设计模糊控制器的控制算法,对匝道控制的智能化进行了研究.最后,将算法在计算机上进行仿真计算,并和常规的匝道控制方式进行比较,得出了这种控制算法优于一般控制算法的结论.     

红灯延时制式的高速路入口匝道模糊控制方法研究

把城市交叉口的模糊控制方法应用于高速公路匝道控制,提出了用红灯延时来进行周期调节,根据下游占有率的变化来设计模糊控制器的控制算法,对匝道控制的智能化进行了研究.最后,将算法在计算机上进行仿真计算,并和常规的匝道控制方式进行比较,得出了这种控制算法优于一般控制算法的结论.     

冰雪融冻期车辆折算系数研究

本文将北方冬季的冰雪期分为初冻、冻结和融冻三个时期.在采集了非冰雪期和融冻期的车辆车道时间占有率数据的基础上,利用模糊动态聚类的方法分别计算出两个时期的车辆折算系数,并将非冰雪期的系数和《城市道路交通规划设计规范》作比较,论证了算法的合理性;最后比较分析了非冰雪期和融冻期车辆折算系数的差异,得出在这两个时期不仅车辆类型划分不同,而且折算系数也有很大差异的结论.     

中国品牌占有率止降

战火纷飞的SUV战场 今年各款小型SUV的涌现之势用雨后春笋来形容一点也不为过，但表现最出色的并不是那些宣传不断、阵仗惊人的合资车型们,而是没有多少声响的瑞虎3，颇有几分以柔克刚的中式传统特色，也直接证明了二三线市场的需求真是不容小觑。     

智能交通检测设备及道路事件探测研究

通过阐述目前智能交通系统交通量信息采集子系统中广泛使用的几种车辆检测设备,对各自的检测原理作一分析,可有助于不同车辆占有率情况下交通异常事件判别模型的正确选择.     

智能交通检测设备及道路事件探测研究

通过阐述目前智能交通系统交通量信息采集子系统中广泛使用的几种车辆检测设备。对各自的检测原理作一分析,可有助于不同车辆占有率情况下交通异常事件判别模型的正确选择。     

城市道路车辆分类及折算系数研究

城市道路上交通构成复杂,对交通流进行研究时希望能够有一个统一的标准来计量道路上行驶的车辆。车辆折算系数是指将混合车流中的各种车型转化成标准车的当量值,是道路规划与设计中的重要指标之一。由于该系数在不同地点和时间的交通流状况下不尽相同,就需要一种调查简单而结果又合理的计算方法。从定义各类型车辆所占用的动态空间瞬时车道占有率入手,提出了以车辆瞬时占用车道长度与速度的比值为参数,基于模糊动态聚类对车辆进行分类的方法。并利用该方法对城市主干路上的交通调查数据进行了计算,将车辆进行合理的分类,并根据最佳分类的聚类中心值给出了城市道路上的车辆折算系数,最后分析了城市道路上各种车辆折算系数的特点。     

黑榜

滴水石穿自主品牌的险境和机会 虽然市场整体销量快速增长，但自主品牌表现却不如人意。2014年1月，中国品牌乘用车销量共计70．94万辆．环比下降6.63％，同比下降5．07％，占乘用车销售总量的38.41％，占有率比上月下降4.35个百分点．比上年同期下降4.90个百分点。     

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.