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51.
利用交通影响分析的理念,针对重庆解放碑片区CBD的重要影响范围的道路交通特征,提出道路改造或改善方案和交通组织方案,评价各方案的交通效果,推荐CBD开发的定位与适度规模.  相似文献   
52.
为全面、有效地分析众多指标因子对货运需求的影响并揭示它们之间的联系,将公路货运影响因子划分为公路货运经济因子和公路货运弹性因子2种,给出了公路货运弹性系数的因子分析法,并对某省1980~2005年公路货运指标采用因子分析法进行计算,通过经济因子和弹性因子的关系来获取该省公路货运的弹性系数。结果表明:采用因子分析法进行公路货运需求分析,既能大大减少参与数据建模的变量个数,有效降低变量维数、同时也不会造成信息的大量丢失;各年货运弹性系数总体变化不大,能够较好地反映公路货运与社会经济发展的关系,但利用几何平均法得到的运输弹性系数的发展趋势比较平缓,其波动范围也小于利用算术平均法得到的弹性系数。  相似文献   
53.
为提升逆向可变车道交叉口通行效率,提出一种基于逆向可变车道交叉口信号配时优化方法.假设车辆到达服从泊松分布,基于逆向可变车道交叉口车流运行特征,构建了逆向可变车道交叉口通行能力和延误计算模型;以周期时长、主预信号控制、逆向可变车道长度及饱和度等为约束,交叉口通行能力最大和平均延误最小为目标,建立了交叉口信号配时双目标优化模型,采用模拟退火算法求解.选取南昌市某交叉口分析了其设置逆向可变车道后,在高、中、低流量及不同左转比例下的运行效果.结果表明,本文所提方法在不同流量下均能提高交叉口的通行能力并减少延误,且更适合高流量交叉口;当高流量交叉口左转比例大于 20%时,交叉口通行效率改善更加显著.  相似文献   
54.
针对现有短时交通流预测模型的不足,提出了一种用于交通流短时预测的小波与混沌集成方法。首先对交通流序列进行小波分解,分别得到低频部分和高频部分,并在此基础上作进一步分析,结果表明交通流存在混沌特性。然后应用混沌理论分别建立低频部分和高频部分的预测模型,对低频部分和高频部分进行预测。最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对原始交通流序列的预测,与现有方法比较,结果表明该方法具有较高的精度和应用前景。  相似文献   
55.
重庆市发展现代物流的问题及建议   总被引:3,自引:0,他引:3  
重庆市交通运输业拥有一定规模、专业化的车船装备,有布局合理的港站枢纽和仓储设施,遍布整个区域、庞大的基层服务网点,以及涵盖所有运输方式,众多的运输企业和大量的从业人员,不仅在物流运作中具有得天独厚的优势,而且对未来重庆现代物流的发展产生举足轻重的影响。但同时也应看到,交通业这些特点和优势未得到充分发挥,还有很多方面不能适应现代物流发展的需要。重庆市整体物流服务能力和水平还无法适应现代化城市发展和产业布局调整的需要,与重庆市作为西南交通枢纽和长江上游经济中心的地位和作用不相匹配。因此,在分析重庆交通运输行业现状及存在问题的基础上,提出重庆市交通运输业发展现代物流的战略措施十分迫切和必要。  相似文献   
56.
构建交通基础设施影响农民收入的微分动力学模型,从理论上刻画了交通基础设施收入效应的动态变化过程,并结合西部11省区农村现实数据检验其门槛效应的存在性,求解出不同地区的门槛值区间、作用力方向及前提.研究发现,农村交通基础设施与农业劳均资本和工资等的增长率之间均表现出倒U型关系,其作用大小和方向随着各省区地理位置的差异而发生变化,距离适中且保持一定的就业人口数量是交通基础设施收入效应产生的前提.除重庆、四川和广西外,西部其余省区农村交通基础设施已达到收入效应不再显著的门槛值区间.  相似文献   
57.
针对非RFID(Radio Frequency Identification)覆盖道路交通流路径识别误差较大等问题,本文提出基于FCD(Floating Car Data)校核下RFID道路断面交通流路径识别优化组合模型。首先,利用平移不变小波变换将RFID初始数据切分为可追溯交通流、非追溯交通流及随机项;然后,根据统计路段中浮动车数量将路段分为Full、Defect、Null这3类,并建立FCD-RFID追溯路径模型识别可追溯交通流路径构成,同时,提出考虑出行时间、道路等级和驾驶偏好因素的综合成本阻抗效用函数,通过路径感知随机用户平衡分配模型估算非追溯交通流与随机项路径;最后,通过路径叠加识别断面交通流最终路径构成。结果表明:相较于单一RFID交通流路径识别,组合模型具有更高精度,MAE(Mean Absolute Error)为 72 辆,较单一 RFID 算法下降 62.5%,MRE(MeanRelative Error)为9.5%,下降72.2%;在非RFID覆盖校核道路中,组合模型MRE为13.3%,较单一RFID算法下降82.0%,有效验证了本文模型的可行性及适用性。  相似文献   
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