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目前我国综合交通枢纽上盖物业开发主要基于社会经济的发展和车站经济效益的角度进行开发研究,较少考虑其对周边交通的影响,以及交通对上盖物业的体量大小的影响.本文以重庆市沙坪坝综合交通枢纽为例,根据大量的交通调查数据,结合重庆市的文化及地理情况,将重庆市沙坪坝综合交通枢纽以立体集约型的方式规划其商业设施.本文采用商圈理论估计沙坪坝综合枢纽商业建筑总体规模,并提出不同的物业分类方案.最后依据交通量调查,利用圈层外推分析综合枢纽建筑对周边道路的交通影响并检验设计方案的合理性.     

变权综合理论在单向交通规划方案评价中的应用

选取了单向交通规划方案综合评价的评价指标,利用层次分析法建立了其评价指标体系,运用变权综合理论对5种单向交通规划方案进行了综合评价.     

区段管内车流组织研究

根据区段管内列车的运行过程和车流产生情况,分析列车的各种车小时消耗,在着重考虑集结完成的车流在站等待挂车车小时消耗的前提下,推导出相应的计算公式。建立以总车小时消耗最少为目标的优化模型,并利用分层求解算法对模型进行求解,进而求得总车小时消耗最少的运输组织方案。     

安徽物流业对经济增长作用的实证分析

物流业是国民经济的重要产业和新的经济增长点,可以应用计量经济学的方法,以国内生产总值为被解释变量,表示经济发展水平,同时以货物周转量作为解释变量,表示物流业的发展水平,以揭示物流业与经济发展的相互关系,并对物流业今后的发展提出相应的建议。     

基于SARIMA模型的广珠城际铁路客流量预测

为实现铁路车站发送客流量的短期预测,研究预测步长对短期客流预测效果的影响,分析了广珠城际铁路车站发送客流的特征和变化规律,结合客流特征及季节性差分自回归滑动平均模型（seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA）的适用性,构建了SARIMA客流预测模型,利用Python软件中的Statsmodels模块完成了SARIMA客流模型的精细化调参,以广州南站、小榄站的发送客流量为例验证了模型的有效性. 结果表明,SARIMA预测模型可以较好地适用于不同数量等级的客流预测,其预测精度随预测步长的增加而降低. 预测步长为1时,广州南站、小榄站、珠海站客流预测平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）值分别为3.97%,5.83%,5.43%;预测步长增加为2时,各车站客流预测误差显著增加,广州南站、小榄站、珠海站客流预测误差MAPE值分别为5.31%,6.79%,7.62%;预测步长大于2时,预测误差基本保持稳定. 将SARIMA模型预测效果与随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector machine, SVM）、梯度提升算法（gradient boosting, GB）、K最近邻算法（K-nearest neighbor, KNN）模型或方法的预测效果进行对比,预测步长为1时,SARIMA模型预测效果略优于其余4种模型,5种预测模型预测精度差距较小;预测步长大于1时,RF、SVM、GB、KNN模型预测误差随预测步长显著增加,预测误差为SARIMA模型的数倍. SARIMA模型在客流时间序列的多步预测方面具有较大的优势.      

单线区段实用货物列车运行图的优化模型及算法

对于研究利用计算机编制单线区段货物列车运行图问题，首先构造一个混合０－１整数规划模型，然后提出求解该问题的一种新算法－时空局域滚动优化方法，阐述了该方法的原理和实现步骤。     

结点站间集装箱班列开行方案的优化模型及算法

基于一定的边际假定、定义及其定理，将铁路结点站间集装箱班列开行方案（BCTFP）箱小时消耗最少的优化目标描述为线性阶跃函数，得到BCTFP的优化模型。在模型中，每支非零箱流均对应1个线性等式约束，且每个约束条件之间没有任何交叉。将该模型改造为不含约束条件的0-1二层线性规划模型：上层规划的目标为箱小时节省最大，下层规划的目标为在给定决策变量条件下的沿途改编箱小时消耗最小。按照适应性遗传算法的思想确定遗传策略，采用协同多群体遗传算法，以有效地克服由于问题本身具有强基因关联和超多峰性质而带来的模式欺骗问题，设计相应的遗传算法。通过对算法每个环节计算复杂度的分析，得到该算法的整体复杂度为O（αn^3 1nβn^2），说明该算法是收敛于全局最优的有效算法。     

变权综合理论在单向交通规划方案评价中的应用

选取了单向交通规划方案综合评价的评价指标,利用层次分析法建立了其评价指标体系,运用变权综合理论对5种单向交通规划方案进行了综合评价.