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为克服传统客流分配方法在旅游轨道交通规划应用中的局限性,提出MCA(基于马尔可夫链的旅游轨道交通客流分配)模型。旅游出行满足马尔可夫链“无后效性”,通过站点转移矩阵和站点选择矩阵运算求得路径选择概率,从而实现OD(起讫点)量在区间上的客流分配。以五台山风景名胜区实际案例为研究背景,对旅游阻抗函数进行多元线性回归分析,剔除1个非显著变量后计算其他5个显著变量参数取值,并对分散度系数进行敏感性分析;分别计算本模型以及AON(全有全无)、UE(用户均衡)和SUE(随机用户均衡)客流分配模型在各区间的客流分配量;对比4种模型的计算精度和效率。平均相对误差计算结果的优劣排序依次为MCA,UE,SUE,AON,均方根误差计算结果的优劣同上。MCA的计算效率最高。研究结果表明,所提模型更适用于旅游交通场景。 相似文献
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有关租金的条款是集装箱租赁合约中较重要的条款,它包涵了费率、租金的起算和终止、付款和付款期限、逾期付款的滞纳金、逾期使用的费率等条款。这些条款对租金的计算、结算和支付都作了详细、严格的规定。 相似文献
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基于各车站在各时段客流进站速率的协同优化,考虑客流控制和客流承载过程中的各种约束,以列车车厢内客流聚集总风险最低和乘客在车站总等待时间最短为双目标,构建疫情防控背景下的多车站地铁客流协同控制模型。针对模型的非线性特点,设计基于变邻域搜索的启发式算法进行求解。依托南昌地铁1号线实际客流数据构建算例进行验证。结果表明:实施客流协同控制后,研究时段内全部23列列车的满载率均未超过满载率阈值0.5,且客流聚集总风险值较控制前下降65.41%,乘客平均等待时间仅为3.87 min;随着列车最大满载率阈值的增加,乘客的等待时间呈指数下降趋势,而客流聚集风险则呈线性增长;缩短发车间隔时间能够有效降低列车满载率,但列车运行成本也会急剧增加;按实际发车间隔时间(10 min)实施客流协同控制后,所有列车的满载率均低于0.5,客流聚集总风险值下降22.36%,而乘客平均等待时间仅增加0.6 min,验证了模型及算法能更加高效地降低列车满载率。 相似文献