基于蒙特卡罗模拟法的快速公交行程时间可靠性研究

快速公交行程时间可靠性是体现快速公交吸引力的重要指标。文中分析了快速公交网络的特性,以一种理想快速公交网络为研究对象,以快速公交运行中具有专用道和交通信号灯优先通行权等为前提,只考虑在中途停靠站点的延误作为行车延误,建立了快速公交网络行程时间可靠性计算模型,采用基于蒙特卡罗仿真的定量计算方法,并用实例进行仿真,结果显示行程时间可靠性可较好地评估快速公交网络性能。     

基于多相关因素的汽车保有量预测神经网络方法

将神经网络技术用于汽车保有量预测，建立基于双BP神经网络的多相关因素汽车保有量预测模型。以呼和浩特市汽车保有量预测为例，详细介绍汽车保有量神经网络预测模型的操作过程，并证实了该方法的可行性和可靠性。     

基于畅通可靠度的城市物流配送运输网络优化研究

随着城市交通拥堵问题的日益突出,在物流需求质量要求越来越高的背景下,物流配送的准时性成为物流业发展的一个十分重要的问题。在道路网络畅通可靠度理论的基础上,进行基于畅通可靠度的城市物流配送运输网络优化研究。提出了物流配送运输网络畅通可靠度的概念,建立了物流配送运输网络优化模型,给出了蚁群算法的求解过程,最后进行了案例比较分析,验证了所建模型的实用性。提出的物流配送网络优化模型对指导城市物流配送运输网络优化决策,降低城市物流配送过程中的不确定性具有较好的实用意义。     

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为考察出行信息对道路网络出行时间可靠性的改善效果,将出行者划分为“有ATIS接收装置”和“无ATIS接收装置”两类,且均以随机方式选择路径,运用混合网络随机用户均衡建模理论构建了信息诱导下的出行路径选择模型.从路段容量的实际变化规律出发,假定其服从截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流求解算法,建立了信息影响下的道路网络出行时间可靠性评估方法.数值分析结果表明：道路网络出行时间可靠性随出行信息质量和信息系统的市场渗透率增加而递增,但其边际影响递减;对于交通需求水平高的道路网路,信息的提供对网络出行时间可靠性的改进更加明显.     

基于人工神经网络的交通量预测

现行的交通量预测方法大都存在数据拟合度不高,外推性不强等问题,介绍了人工神经网络的ＢＰ网络模型,结合实例探讨了人工神经网络方法在远期交通量预测上的应用,证实了该方法的可行性和可靠性。     

物流园区规划的若干问题探讨

物流园区是现代物流系统中的重要节点，其特征指标包括位置、规模和功能。物流园区规划就是在明确功能定位的基础上，解决物流园区的布局选址、建设规模及建设评价等一系列问题。目前，我国物流园区规划还没有形成系统的理论方法，处于探索之中。结合甘肃省物流业发展规划研究，就物流园区的布局选址原则及建设评价方法等相关问题进行了探讨。     

单桩竖向承载力的可靠度设计与估计研究

以随机场为桩基土层土性参数的数学模型,探讨了桩的承载力统计规律。把桩基从容许多承载力设计提高概率极限状态设计水平。以交通部规划设计院提供的两座桥梁完整的地基勘探资料为算例,验证所提供的模型与方法的适用性。     

时变路网下带硬时间窗的城市生鲜物流配送路径选择

综合考虑现实生活中城市道路交通的时变特性和生鲜物流的时效性,以最小使用车辆数和最少行程时间为优化目标,构建时变路网下带硬时间窗的生鲜物流配送路径选择模型,通过随机方法构造初始解,采用结合2-opt局部搜索机制的改进蚁群求解算法进行求解,并以扩展Solomon R104基础算例对模型和算法进行了验证。     

基于运行特性的港湾式公交站延误时间研究

基于车辆运行特性,从时空和微观的角度,运用概率论、运动学原理和 M/Ek /1(N) 排队模型,对港湾式公交站车辆的延误问题进行研究.将公交在港湾站台的延误按阶段分类并定性分析延误的主要影响因素,分析公交车辆进出站台及在站台内外运行过程和机理,构建公交进站延误时间、停靠延误时间及出站延误时间模型,推导单泊位和多泊位站台的公交延误模型.采集长沙市雨花区4个站点的公交运行数据,绘制延误变化趋势,并将计算值与实测延误时间进行比较,分析影响因素.结果表明,公交在港湾式站台的延误随公交到达率增大呈指数增长,随上下车乘客数增多呈对数函数增长,随相邻车道流量增大呈递增的抛物线增长.     

数据仓库技术在ITS数据管理中的应用研究

从ITS数据管理的概念与结构分析入手，探讨数据仓库技术应用于ITS数据管理的总体框架、主要应用领域及解决方法。