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为准确分析公交消费数据不完整情况下的公交出行特征,基于乘客上车刷卡数据、支付宝扫码数据及公交GPS数据,运用时空匹配法和出行链理论挖掘分析乘客上下车站点、公交线路OD矩阵、出行空间分布特性及消费时间分布特征。实际验证结果表明:1)使用IC卡和支付宝的乘客数量近似相等,使用现金人数较少,约占整体的6%;2)乘客出行次数在2次以下占总数的84%,换乘需求较少,公交可达性较高;3)高峰期消费次数均超过25000次/h,约占全天总数的23%,居民出行目的较为单一,大部分往返于居民区与办公商业区,与实际情况相符。 相似文献
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针对现有的平台无法实现盾构施工过程中多源信息的实时交互,造成施工关键信息沟通不畅而引发沉降过大的难题,以施工过程中盾构PLC掘进参数、隧道周边建(构)筑物情况、掘进土层信息和监测数据等多源信息为对象,开展多源数据的自动获取与时空融合方法的研究,开发基于移动互联的盾构掘进多源信息实时交互平台,使项目参与人员实时了解盾构施工情况并针对特定问题开展互动讨论,以解决盾构施工过程中信息沟通不畅的难题。通过在济南地铁R3线穿越老旧居民楼群的应用,实现了穿越施工地上地下数据联动,解决了盾构施工沉降控制过程中的协同管理难题,实现了既有老旧居民楼沉降控制在-5 mm以内的微沉降控制目标。 相似文献
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城市道路旅行时间预测是城市道路交通管理的重要支撑.研究了利用多源数据预测城市信号控制主干道旅行时间的方法.以2015年8月某路段的视频检测器及微波检测器的2种数据为基础,采用回归拟合的方法探究信号控制主干道路段旅行时间与断面流量之间的关系,2段式的线性拟合结果可以较好地拟合信号控制主干道路段旅行时间与断面流量的关系.以BP神经网络模型为基础,从输入层入手,采用直接输入2类数据、应用拟合关系输入拟合数据等方法,综合考虑2类数据之间的相关性,建立了融合2类检测数据进行旅行时间预测的多个模型,对7种不同输入的神经网络预测模型进行了测试、对比和分析.研究结果表明,相比于时间序列、支持向量机、k近邻和历史平均方法而言,应用拟合关系的2类数据融合的BP-2神经网络模型具有更高的预测精度,MA PE为13.04%,表明BP2神经网络模型能够实现较好的旅行时间预测效果. 相似文献
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针对基于单一数据源、利用卡尔曼滤波理论建立行程时间预测模型存在的不足,采用多源数据进行行程时间预测以提高精度。浮动车、固定检测器是常用的交通信息采集方法,在信息种类、数据精度等方面存在一定的互补性。因此,选择2种检测器的实时交通数据作为模型输入参数。利用卡尔曼滤波理论,以流量、占有率、行程时间作为输入量构成参数矩阵,建立城市道路网络行程时间预测模型。并通过Vissim仿真实验验证了模型的有效性。结果表明:基于多源数据的行程时间预测模型平均绝对相对误差为5.45%,其精度比单独采用固定检测器检测数据预测提高了14.4%,比单独采用浮动车数据预测提高了7.5%。 相似文献
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自卸车经过长时期使用后,容易出现车厢后挡板关闭不严的现象,造成物料泄漏,容易产生以下后果:撒落的物料污染路面,对环境造成污染,尤其是在城区和公路上行驶的车辆;若撒落的物料是硬度较高的岩石,则严重影响后续车辆的行驶,甚至造成后续车辆被带有棱角的岩石扎破轮胎;若撒落的物料为矿石,会造成一定的经济损失,若为高品位的金精矿等物料,则会造成更大损失. 相似文献
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进军中高端市场困难重重,自己的传统市场又要遭人觊觎,自主品牌车企将如何应对呢?面对实力的差距,如何做一个竞争场上的智者呢? 相似文献
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福建省漳州至龙岩高速公路龙岩段的合溪甲线隧道,地形复杂,一侧为陡峻的山坡,一侧为深切的山河谷,经采用深基础明洞的结构形式,达到了预期的效果。文中对深基础明洞的结构特点及施工方法作了介绍。 相似文献
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对于德国曼这样的高端商用车,云南有非常巨大的市场需求。2013年3月29日,德国曼授权经销商——云南誉都汽车销售服务有限公司在昆明开业。这家授权经销商是德国曼在中国西南地区销售服务网络建设的一块重要阵地,也标志着德国曼在中国销售服务网络的进一步完善。未来,云南誉都汽车销售服务有限公司作为德国 相似文献