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851.
数量众多的城市公交线路和公交站点密布在中心城区,在给居民提供便捷通 行的同时,也给城市交通带来了诸多难题.大量的公交车辆在同一个中间站到发,导致车 辆停靠时排队延误严重是最普遍的问题,尤其是在早晚交通高峰时段.本文从公交中间站 所服务的公交线路数和各线路车辆停靠时间特征入手,以各线路车辆在研究站点区域无 延误到发为控制目标,结合车辆停靠时间特性和乘客出行需求特点,确定公交站点的最 优通行能力,即不产生因车辆排队而造成延误的最大服务能力,并给出调整冗余线路的 优化方法,最后通过一个算例来验证模型的实用性. 相似文献
852.
针对国内多模式公交线网规划缺乏依据的状况,以大城市多模式公交线网为研究对象,首先分析了城市居民的公交出行距离特征,借助双参数韦布尔分布建立了城市居民公交出行距离分布模型;基于广义出行费用,建立了各模式公交线网优势出行距离模型;基于供需平衡思想,构建了大城市多模式公交线网级配模型.以哈尔滨公交线网为例,测算得到了哈尔滨市2020年各模式公交线网的合理规模与级配关系,结果表明,测算的结果与2020年的预期需求较一致,说明建立的级配模型是合理可行的. 相似文献
853.
为促进区域交通枢纽与经济的协调发展,研究了区域交通枢纽与经济发展水平的适应度。首先,建立交通枢纽与经济交互作用下的两个子系统,然后选取交通枢纽与经济相关指标,构建适应度评价函数,进而评价交通枢纽与经济发展的适应情况。以九龙坡区为研究对象,将2008—2015 年交通枢纽与经济基础数据转化为其增长率,然后对二者综合发展水平进行了计算,根据适
应度模型对二者之间的适应度进行测算。结果显示,经济综合发展水平略大于交通枢纽发展水平,二者之间适应度经历“S”型周期波动变化过程,且适应度值整体处于0.4 以上,均未达到较强的适应状态。在未来经济发展中,交通枢纽建设有待加强,而且需占主导地位,才能引导经济
快速发展。 相似文献
854.
FLAC3D有限元软件内置4种渗流模型,直接决定计算结果正确与否。渗流场在三维空间中分布复杂,难以根据计算公式定量选用何种模型,不同文献渗流模型选择标准也不相同。为了找到简单、快速、合理的选择方法,有必要对4种渗流模型进行受力分析。以一100 m×100 m×10 m各项同性弹性立方体为例,基于4种渗流模型设计4种工况。通过对比和分析各工况下总应力和孔隙水压分布情况,主要结论如下: 1)模型A、模型C外荷载均由土颗粒骨架承担,其余2种模型流体也参与受力; 2)流体分担外荷载的比例与刚度系数和时间有关; 3)FLAC3D流固耦合过程正是通过调整刚度比、打开和关闭力学-流体进程来实现的。目前我国流固耦合计算基本基于FLAC3D有限元软件,文中结论适用于基础、隧道、基坑等工程,可供相关从业人士借鉴参考。 相似文献
855.
通过成都-武汉既有线出行旅客的问卷调查,以及样本数据的归纳分析,对旅客客运产品选择行为特征进行描述.基于随机效用最大化理论,以乘车方式与客运产品作为选择肢,旅客主体、出行特性及列车服务特性的各项指标作为效用变量,构建了乘车方式位于上层、客运产品位于下层的Nested Logit 模型.模型的上下层参数标定结果表明,旅客的收入状况、出行目的、出行距离、列车票价及运行时间对其乘车方案选择具有显著影响,旅客的年龄、出行费用来源、收入状况、出行距离,以及列车票价、运行时间对其客运产品选择具有显著影响.模型能较为准确地反映铁路客运产品的实际需求,从而为其合理设计与调整提供理论依据. 相似文献
856.
为探究贴现因子对民航协同运输利润分配的影响,得出更合理的利润分配方案,构建考虑贴现因子的讨价还价模型,采用逆推归纳法分类讨论贴现因子不同取值范围下的协同运输利润最优分配方案,并对方案的可行性进行模拟验证.研究结果表明,贴现因子对利润分配与合作稳定性有明显的影响;当航空公司贴现因子不相等时,为实现 “双赢”,贴现因子较大的一方应“礼让”博弈第一阶段的出价权,同时贴现因子较小一方的贴现因子变化对利润分配比例变化具有更大的灵敏度;当贴现因子相等时,参与博弈的航空公司应在一定的取值范围内出价以确保合作的稳定性. 相似文献
857.
针对传统K均值聚类算法在非均质路网划分应用中的不足,将路网连接性融入算法,解决其在路网划分应用中聚类结果不连续的问题.先使用最大最小距离算法确定初始聚类中心和路段差异性,并以聚类评价指标ANSK确定K值;然后统计连续时间间隔下路网划分结果的动态频数,合并和拆分不稳定的“噪声”路段,提高划分子区内路网的紧凑性.最后,基于现实路网中的车牌照自动识别实测数据,对改进的聚类方法进行了验证.将算法得到的划分效果与K均值聚类算法和Ncut算法进行对比,并对子区做宏观基本图分析.结果表明,改进后的K均值聚类算法在保证自身原有聚类优势下,可以有效实现连接性约束下的路网划分. 相似文献
858.
859.
具有增量学习功能的数据分类技术与普通的数据处理技术相比较,增量学习分类技术具有明显的优越性?在新的训练过程中充分利用了历史的训练结果,从而显著减少了后继训练的时间。介绍了支持向量机的基本理论和一般的支持向量机增量学习算法,针对有些渐变问题(如机械设备的早期故障期和损耗期),新样本所提供的信息量与历史样本所提供的信息量是不同的,给出一种新息加权的支持向量机的增量学习算法,通过循环来获得最优分类面仿真实验表明,采用加权的增量算法更能反映新样本点的特征? 相似文献
860.