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针对摩托车交通的快速发展对城市交通状况的负面影响,本研究选取典型城市佛山市南海区进行了居民出行调查和公交意向调查。从摩托车出行行为入手,分析了人们选择摩托车出行的原因、摩托车方式对出行行为的影响、摩托车出行方式与其替代方式的联系和区别,并在此基础上建立了出行方式选择的Multinomial Logit模型,深入分析了影响出行方式选择的主要因素。研究还结合摩托车车主对公共交通的评价意见和限摩政策可能带来的出行方式的调整,评价了大力发展公共交通和限制摩托车的策略对改善现有交通状况的效果,对类似城市解决摩托车交通问题有借鉴作用。 相似文献
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针对轨道交通短时客流具有动态性、非线性、不确定性的特点,提出一种基于遗传算法与小波神经网络的轨道交通短时客流预测方法.该方法利用具有全局搜索最优的遗传算法优化小波神经网络,有效的避免了神经网络易陷入局部最小值的缺陷.在分析轨道交通短时客流的特征上,利用实测数据对模型进行验证.结果表明,相比遗传算法优化的BP神经网络模型,单一的小波神经网络模型其预测精度更高,误差更小,能在实际中应用. 相似文献
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根据城市近郊自驾游灵活性和个性化的特点,综合考虑道路交通和旅游景点因素对游客出行体验的影响,提出了一种基于游客体验的城市近郊旅游路线规划方法.首先在综合分析道路交通因素及旅游景点属性对自驾游客体验感影响基础上,建立了基于综合路阻的景点间最优路径选择模型,并采用Floyd算法进行了求解;然后根据旅游出行成本和景点游览效用构建了基于游客体验的景点顺序规划模型,并利用遗传算法对最优旅游路线进行了求解;最后通过实例验证表明,相比传统基于出行距离最短的旅游路线规划方法,基于游客体验的城市近郊旅游路线规划方法更符合自驾游客出游实际情况,能有效减少游客的行程时间和景点等待时间. 相似文献
128.
针对车辆路径问题中单仓库非满载这一基本类型的具体特性,设计了一种混沌粒子群算法;利用混沌系统的随机性、规律性和遍历性初始化粒子,大范围覆盖车辆路径问题的解空间,加强算法最优路径的搜索能力;通过在求解过程中的次优路径处施加混沌扰动,使算法放弃当前求解的路径,避免结果为次优解。并通过试验验证了该算法在车辆路径问题中具有很强的寻优能力。 相似文献
129.
针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量随机因素影响大、非线性强、规律性不明显的特征;采用小波多尺度分解的方法,将含有综合信息的时间序列分解为多个分量特征不同的时间序列,然后采用神经网络对各个分量分别进行预测,最后用实测数据进行了验证分析。结果表明,基于多尺度分析与神经网络预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于交通流的实时动态预测。 相似文献
130.
交通需求管理和控制与时间因素密切相关,对出行时耗的研究是出行行为分析的重要内容. 本文提出了用于出行时间分析的持续时间模型,讨论了通勤者日出行时间投入随出行者及其家庭社会经济属性、活动和出行特征变化的连续分布规律. 模型用已投入出行时间约束下出行结束的条件概率更准确地描述了出行的动态过程,从对活动与出行之间派生和竞争关系的分析,部分地反映了通勤者的时间分配行为. 分析表明,出行时间最小化的行为假设对大多数通勤者成立. 本研究为出行时耗的定量研究提供了更准确有效的分析工具,对于准确把握通勤者时间分配行为有重要意义. 相似文献