面向航班高峰期的机场地勤车辆多阶段优化调度方法

在航班运行高峰时段内,地面服务需求更加集中,机场可调度的地勤车辆数量有限,可能引发航班延误,导致机场多方面损失。针对该问题,研究了地勤车辆多阶段优化调度方法,重点考虑摆渡车和加油车2种地勤保障车路由与时间窗口限制,以航班准点率及延误时间为评价指标进行优化调度。构建了具有4类节点和5类弧的容量-费用网络G1,通过设置合适弧容量及费用参数,确定最小费用流规划模型;采用拉格朗日松弛启发式算法对模型求解,通过不断寻优,设置对偶间隙初值、容许误差,最大迭代次数,输出预测结果;深入分析高峰时段的航班运行状态,构建基于时空网络的整数线性规划模型,优化第一阶段未服务航班的总延误时间;结合最小化最大值定理,构建单航班服务延误模型,将单个航班延误造成的损失降到最低。最后,基于实际航班数据,结合机坪平面布局开展仿真实验和验证,结果表明：利用优化调度得到加油车和摆渡车准时服务的最大航班数分别为30,131架·次,待服务航班的最小总延误时间分别为223,542 min,航班总延误下降21.56%,显著缩短航班延误时间,提升了机场场面的整体运行效率。     

《国家综合立体交通网规划纲要》释放了哪些绿色信号?

2月底,中共中央、国务院印发了《国家综合立体交通网规划纲要》(以下简称《规划纲要》),提出了全面贯彻绿色发展理念的目标任务. 《规划纲要》以"便捷顺畅、经济高效、绿色集约、智能先进、安全可靠"为发展目标,将"加快推进绿色低碳发展,交通领域二氧化碳排放尽早达峰,降低污染物及温室气体排放强度,注重生态环境保护修复,促进交通...     

基于手机信令数据的居住地人口分布辨识改进方法

针对传统的基于手机信令数据的居住地人口分布分析方法的不足,通过建立一种基于手机信令数据和问卷调查数据的多源数据融合手段,利用有监督机器学习方法,实现对居住地人口分布现状的分析.首先通过问卷调查数据获取志愿者的实际居住地位置及其所使用的通信运营商相关信息,并进行样本筛选.其次,在通信运营商内部机房建立志愿者用户实际居住地...     

对工程量清单计价模式的探讨

市场经济下交通工程建设项目的招投标,很大程度上应是工程单价的竞争,如仍采用以往单一的定额计价模式,竞争就不能充分体现,招投标也失去意义。介绍当前工程造价计价模式和存在的局限性,结合实际工作对工程量清单计价模式下可采取的造价管理措施进行探讨。     

城市轨道交通全过程质量管理——以长春地铁1号线为例

随着我国经济的快速发展,城市轨道交通表现出爆发式的增长趋势,我国大部分区域的省会或重要城市,都已经相继建成了一条或多条轨道交通,为城市居民的出行提供了便利,成为人们出行的主要交通工具之一。在城市交通运营体系中,城市轨道交通发挥着重要作用,是城市交通运行不可或缺的载体。基于此,本文主要对长春地铁一号线全过程质量管理现状展开了分析,并结合国内外基于这一领域的先进研究成果,对该地铁施工过程中各个环节的质量管理进行了全面分析。     

三维空间路线连续性衰退对公路安全性影响分析

为深入分析公路三维空间线形连续性衰退对事故频数的影响,采集广东省内3条高等级公路243 km道路设计资料,共1 768条有效事故数据,利用Tobit回归模型分析三维空间路线连续性衰退对公路安全性的影响.应用微分几何空间的基本理论,提出公路线形连续性衰退表征参数,利用Tobit回归模型对数据样本中单元内总曲率差(TCD)...     

城市交通大数据资源中心平台的设计与实现

设计的交通数据资源中心平台,基于高性能大数据分布式架构,引入区块链技术,运用GIS技术,实现了交通数据汇聚接入、融合处理、存储管理、应用、共享、服务整个数据生命周期的交通数据的管理和应用服务,并成功应用于厦门市城市交通大数据分析应用平台.     

涎流冰对西部某铁路的影响研究

涎流冰是高寒地区典型的地质灾害现象,青藏高原具备产生涎流冰的气象和水文地质条件,涎流冰对川西-藏东地区交通廊道的影响不可忽视.本文通过卫星地图识别和现场调查,对川西-藏东交通廊道涎流冰的发育特征进行了统计分析.川西-藏东交通廊道区涎流冰主要位于以阴坡为主的缓坡地带,以坡面溢流型为主,主要位于海拔3500～4500 m之...     

基于OC-SVM算法的FSK通信设备异常检测研究

针对地铁FSK(频移键控)通信信道的监测数据正负样本量不平衡即故障样本量较少的问题,提出一种基于OC-SVM算法的异常检测方法。通过对FSK通信信道监测数据的处理分析,该算法能够识别出FSK通信设备的相对异常状态,有效助力FSK通信设备的运维从传统的故障修、计划修转变为智能化的状态修、按需修,提升FSK通信设备的可靠性,降低地铁运营成本。     

基于HighD数据集的高速公路交通冲突预测方法

为改进高速公路交通冲突模型,基于High D数据集提取某路段交通冲突数据和交通流数据,依据TTC(time to collision,碰撞时间)的大小确定轻微冲突、一般冲突以及严重冲突的阈值。研究不同影响因素与冲突次数之间的关系,并对4种模型的效果进行比较,为冲突预测方法的研究提供思路。首先,针对不同严重程度的交通冲突数分别采用Poisson(泊松)模型、NB(Negative Binomial,负二项)模型、ZINB(Zero-inflated Negative Binomial,零膨胀负二项)模型及ZIP(Zero-inflated Poisson,零膨胀泊松)模型进行回归分析。其次,利用赤池信息量准则、贝叶斯信息准则对4种模型的拟合效果进行比较。结果表明:不同冲突次数预测模型中表现最佳的模型分别为NB模型、ZIP模型以及Poisson模型,3种模型中加速度标准差和平均速度都与冲突次数显著相关。