基于客流量和车公里的城市公共交通混合财政补贴优化模型

应用经济学中的资源配置问题,将公共交通运营收入的财政补贴和公共交通车辆改造的财政补贴看作两种资源,并将其分别分配到道路交通和轨道交通中.根据城市公共交通的两种主要补贴方法按客流量和车公里计算,以政府的财政补贴资源和公共交通企业的利润目标构建城市公共交通财政补贴的线性规划模型.依据线性规划的对偶理论推算城市公共交通财政补贴的影子价格;对这两种补贴方法下影子价格的差异对比,提出城市公共交通混合财政补贴模式.最后,以重庆市的公共交通为例验证模型的可行性.研究表明,重庆市的轨道交通按客流量,公交按车公里进行财政补贴更为经济,即混合补贴模式更有利于财政补贴资源得到合理分配.     

基于客流量和车公里的城市公共交通混合财政补贴优化模型

应用经济学中的资源配置问题，将公共交通运营收入的财政补贴和公共交通车辆改造的财政补贴看作两种资源，并将其分别分配到道路交通和轨道交通中.根据城市公共交通的两种主要补贴方法按客流量和车公里计算，以政府的财政补贴资源和公共交通企业的利润目标构建城市公共交通财政补贴的线性规划模型.依据线性规划的对偶理论推算城市公共交通财政补贴的影子价格；对这两种补贴方法下影子价格的差异对比，提出城市公共交通混合财政补贴模式.最后，以重庆市的公共交通为例验证模型的可行性.研究表明，重庆市的轨道交通按客流量，公交按车公里进行财政补贴更为经济，即混合补贴模式更有利于财政补贴资源得到合理分配.     

基于客流量预测的旅游公路投建决策研究

旅游公路的建设能够提升景区通达性,为景区带来经济效益,同时也需要大量的资金投入.由于建设资金的限制,需要根据旅游公路收益率对实际投建项目进行决策."旅游公路收益率计算模型"通过对景区在不同旅游交通条件下的客流量进行预测,定量分析旅游公路建设对客流量的影响,计算出不同旅游公路建设项目的收益率.该模型中客流量预测以游客对景区的"旅游资源吸引力"和"旅游阻力"评价分布曲线为基础,认为游客对景区做出选择是基于对该景区的"旅游资源吸引力"评估大于"旅游阻力"评估.同时以我国西南地区某县为例,对该县旅游公路建设项目进行投建决策分析.     

中国城市公共交通运营财税可持续框架体系研究

在国家"公交优先"发展战略背景下,系统分析了中国大部分城市所采取的公交执行票价远低于成本票价的低票价政策,指出这种政策使得公交票价的制定与成本脱钩且长期不变,导致城市公交企业运营成本急剧攀升、企业经营难以为继、城市公共财政补贴不可持续、低票价对于客流吸引力逐渐减弱等一系列问题,进而引发公共交通服务质量难以有效提升。为构建可持续的城市公共交通运营财税机制,从城市公共交通三个利益主体即乘客、企业、政府对于公共交通的相关诉求出发,系统性研究了公共交通服务质量、成本、票价、财政补贴间的相互关系,在此基础上研究构建了以服务质量为导向的成本、补贴、票价联动的框架体系,以便为我国城市公共交通运营财税的可持续发展提供支持。     

基于港口环境效益的岸电与泊位联合分配优化研究

船舶在港口靠泊期间利用岸电来满足船舶的用电需求,是减少船舶辅机排放的有效措施。以港口供应链整体利益最优为目标,提出了一种兼顾岸电使用成本和环境效益的岸电分配与泊位分配协同优化方案,从而减少岸电系统的使用成本,减少碳排放提高环境效益。基于连续泊位状态分析,在港口提供不同功率情况下,采用多目标遗传优化算法对模型进行求解,确定满足岸电使用成本最小和港口环境效益最大的相对较优解集。最后考虑两种碳税收状况下的排放成本确定最优方案,将优化方案与基础方案进行比较证明模型的有效性,证实模型在靠泊时间和岸电使用不同偏好下具有较好的适用性。     

基于灰色理论的线性规划问题的对偶问题研究

将灰色理论与线性规划问题的建模原理、方法相结合,建立基于灰色理论的线性规划模型,在分析研究对偶线性规划问题及建模原理的基础上,借助于集合论及经典线性规划的对偶理论,探讨了基于灰色理论的线性规划问题的对偶问题,建立了基于灰色理论的线性规划问题的对偶问题模型.     

基于乘积ARIMA模型的城市轨道交通进出站客流量预测

基于城市轨道交通自动售检票（Automatic Fare Collection,AFC）系统采集的进出站客流的历史数据,构建乘积差分自回归移动平均（Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型,实现对进出站客流量的精确预测.通过自相关和偏自相关函数进行数据的平稳性和周期性分析,消除趋势性和周期性特征影响;考虑到处理后数据的周期性和短期相关性之间的乘积关系,构建乘积ARIMA进出站客流预测模型,并以广州地铁各车站进出站客流量数据为例进行了模型的参数标定.模型预测值与实际值的对比分析显示该模型的平均绝对百分误差保持在5％以内,表明该模型具有很高的预测精度和良好的适用性.     

基于BP神经网络的综合运输网客流量分析模型研究

交通方式的各属性对旅客的出行效用都有不同程度的影响,并且它们之间存在着复杂的非线性关系．难以确定具体的解析表达式。在综合分析运输体系中多种交通运输方式及出行者交通选择行为的基础上,将BP神经网络理论和随机理论应用于城市间多种运输方式的客流量分配问题,从而构造出相应的数学分析模型,实例验证该模型具有良好的可行性和有效性。     

考虑财政补贴的电动公交车队置换优化模型

为解决公交车队置换问题,分析财政补贴政策对公交车队电动化的影响,本文考虑财政补贴、温室气体排放水平等因素,以公交车队生命周期成本最小为优化目标,建立公交车队置换的混合整数规划模型,使用CPLEX软件求解模型,获得最优精确解.以2017年北京市19路公交车队为算例进行计算,得出最优的车辆购置方案、充电桩购置方案、车辆淘汰...     

基于混沌-小波神经网络的公交客流量预测模型研究

为提高公交客流量预测的精确度,将混沌理论和小波神经网络方法相结合应用于公交客流量预测。分别采用自相关法、伪最近邻域法计算公交客流量时间序列的时间延迟、嵌入维数,采用小数据量法计算其最大李雅普诺夫指数,证实该时间序列具有混沌特性。据此建立混沌-小波神经网络预测模型,进而对H省某市实际公交客流量进行预测。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络预测法、LIBSVM预测法,该方法在均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)上均具有更小的预测误差,因而可以有效地预测公交客流量。     

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城市公交车辆的配置量是提高公交发展水平的首要因素.在对国内外城市公交车辆配置研究的基础上，分析总结了城市公交车辆总体配置方法。引入时段配车的概念，分析推导得到公交线路的既满足服务质量，又保证配车数最小的一般配车方法。从公交企业的效益和公交乘客出行两方面分析公交车辆配置的影响，以公交企业支出的费用与乘客出行时间(经舒适程度修正)加权和最小为目标建立公交线路车辆配置的优化模型，举例验证方法的有效性。     

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城市公共交通财政补贴是落实优先发展公共交通战略的关键环节之一,由于城市公共交通财政补贴测算涉及面广,构建具有可操作性的测算模型和完善测算方法是城市交通可持续发展的一个重要课题。本文利用效用函数导出使用者乘坐公共交通的需求函数,建立使用者收入、企业经营成本和政府财政补贴之间的博弈模型,分析对公共交通使用者实行分类补贴的优势所在,并提出实际运用中具有可操作性的补贴测算模型。最后,文章结合北京市常规公交的调查数据进行案例分析,分析结果表明分类补贴的方法和补贴测算模型不仅能很好地满足使用者的公交出行需求,而且可以有效测算公交财政补贴金额,实现政府补贴的效用最大化,为城市公共交通补贴测算提供新的思路&;#61472;。     

城市干线交通协调控制仿真优化

针对最短路径路网搜索复杂过程中的求解问题,从路径优化角度考虑,根据出行者与路网之间的博弈关系,提出诱导条件下路径优化的博弈模型,通过对博弈模型的求解得到出行者和路网之间的最优选择,即实现博弈双方的平衡,最终得到最优路径。通过算例分析,验证诱导条件下路径优化博弈模型的可行性与有效性。     

基于动态容量的航班进离场流量鲁棒优化分配

为解决机场和定位点动态容量条件下的航班进离场流量优化分配问题,以总航班延误损失为决策依据,建立了绝对鲁棒优化模型、偏差鲁棒优化模型和相对鲁棒优化模型,并用捕食搜索算法,设计了寻找鲁棒最优解的算法流程.以国内某机场数据为例进行仿真验证,结果表明,得到的鲁棒最优解能够根据不同偏好有效规避风险,与该终端区一般容量条件下最优解的航班延误损失相比,偏差鲁棒最优策略和相对鲁棒最优策略下的航班延误损失分别减少了8.2%和7.8%.     

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为了解决日益严重的交通拥堵问题,近几十年来,研究人员在国内外高速公路和城市快速路上发现了多种交通现象,并提出各种交通流模型对已发现的交通现象进行重现和解释,目的是为交通流控制与疏导提供理论支持.本文首先对目前已发现的交通流现象,如通行能力陡降、滞后效应、走-停交通波和同步流现象进行介绍,然后从交通流模型中的速度、加速度和二阶加速度的宏观/微观,连续/离散表达式几方面介绍了现有的一些交通流模型,并对模型解释交通现象的能力进行综合性评述.     

基于生成式对抗网络的路网交通流数据补全方法

交通信息的完整性直接影响着城市交通管理的效率.针对城市道路交通中因路段检测器覆盖不全或设备损坏等造成的流量检测数据缺失问题,本文提出基于生成式对抗网络 (Generative Adversarial Network,GAN)算法的交通流量数据补全方法.首先,以路段实际流量为基础,进行图像化处理生成路网二维信息图;其次,计算考虑时空信息补偿的路网关联矩阵,利用GAN算法分析并实现路网二维信息图缺失部分的补全,进而得到路段交通流量的完整数据;最后,利用实际数据,对比分析了本文方法与相空间重构的卡尔曼滤波方法对缺失数据的补全情况.实例分析结果验证了本文方法的可行性和有效性.     

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已有的交通流参数模型无论是基本图还是三相交通流理论都是基于高速公路交通流数据进行研究,由于高速公路和城市快速路具有不可忽视的差异,以高速公路交通流数据为基础建立的交通流参数模型难以符合城市快速路交通流运行的实际情况.本文根据实测的城市快速路交通流数据,采用线性回归分析建立城市快速路速度—占有率模型、交通流率—占有率模型和速度—交通流率模型,应用最小二乘法估计模型参数,并以F和T检验对回归模型及回归系数的显著性进行检验.最后,在建立交通流参数模型、明确交通流参数之间关系的基础上,对城市快速路交通流状态进行了划分.本文建立的交通流参数模型,对交通流短时预测和交通流状态判别具有应用价值.