公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15,30,60 min 为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明,随机森林模型的精度更高,适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高,考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统,为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

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铁路智能运输系统(RITS)是铁路运输发展的必然趋势，RITS的发展在我国已 初步具备了条件，大力加强RITS的研发和应用，不仅能避免发达国家铁路发展的传统阶段，而且可以促进大量高新技术在铁路的应用、促进相关产业的发展和人才队伍的建设，对铁路的改革、运营模式的转变和市场竞争力的提高起到巨大的促进作用.针时铁路智能运输系统的特点及一般构成，认真研究RITS关健技术，特别是通过分类研究分析其国内外发展现状，找出我国与国外发达国家的差距，重点攻关，对于实现我国铁路信息化跨越式发展具有重要意义.     

基于虚拟数据仓库和XML的城际交通综合信息平台研究

城际交通综合信息平台是实现城市智能交通系统的重要基础。本文首先分析了城际交通综合信息平台的功能和特点．随后分析了城际交通综合信息平台中的虚拟数据仓库的体系结构、功能及其优势，并提出了利用XML技术来实现城际交通综合信息平台的技术途径，最后分析了基于虚拟数据仓库和XML的城际交通综合信息平台的体系结构。     

朝柴演绎民族品牌"激情岁月"

在东风朝柴公司23000平方米的大型现代化联合厂房里,我国最大的车用柴油机加工、装配、试车、烤漆、出厂一条龙生产线正源源不断地把产品输送到国内近百家汽车厂、客车厂、工程机械厂,成为国内轻型车首选动力,社会保有量一直高居榜首.     

锚索框架梁和抗滑桩联合支护在路基高边坡滑坡治理中的应用

以铜黄高速公路西河滑坡治理为例。介绍了预应力锚索框架梁和抗滑桩联合支护体系在路基高边坡滑坡治理中的应用情况及其施工方法。     

基于土地利用的城轨新站点客流预测方法研究

城市轨道交通线路规划、设计和建设全过程年限较长,在此期间土地利用规划通常多有调整,导致工可研阶段的客流预测结果难以支撑新线开通时运输计划编制等运营管理工作。提出一种基于土地利用的城轨新站点客流预测方法,首先研究城轨站点周边人口岗位数据统计方法,其次提出人口岗位比、人口岗位总数和站点可达性指标概念,基于K近邻非参数回归预测方法构建进出站量预测模型,最后依托广州地铁客流数据对模型进行精度分析。结果表明,所有站点进站量预测的平均绝对误差占平均实际进站量的19.0%,进站量大于2万人次的站点平均相对误差为16.0%,所提方法可为城轨新线开通后运输组织提供决策依据。     

基于线路层次的城市轨道交通网络末班车衔接优化研究

在城市轨道交通网络化运营和"一票制换乘"的背景下,制定合理的网络末班车衔接方案,满足末班车时段乘客出行需求,是当前城市轨道交通运营管理面临的重要问题。以在网络换乘站成功搭乘末班车的乘客数量最大化为目标,建立了网络末班车衔接优化模型,并设计了线路分层递进衔接优化算法求解该模型。以广州城市轨道交通网络为例,采用所提出的模型和算法进行了末班车衔接优化方案的计算。     

疫情防控背景下的地铁多车站客流协同控制模型及算法

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。